pandas.isna 和 numpy.isnan 有什么区别

区别：pandas.isna 和 numpy.isnan 的使用和功能有所不同。

pandas.isna 是 pandas 库中的一个函数，用于检测缺失值（NaN）。

numpy.isnan 是 numpy 库中的一个函数，用于检测数组中的缺失值（NaN）。

pandas.isna 的功能：

pandas.isna 用于检测一个对象是否为缺失值，返回一个布尔值。

如果对象是缺失值，则返回 True，否则返回 False。

该函数可以用于 Series、DataFrame 和 Panel 对象。

numpy.isnan 的功能：

numpy.isnan 用于检测一个数组中的缺失值，返回一个布尔数组。

如果数组中的元素是缺失值，则返回 True，否则返回 False。

该函数只能用于 numpy 数组。

案例代码：

首先，我们导入 pandas 和 numpy 库。

import pandas as pd
import numpy as np

接下来，我们使用 pandas.isna 检测一个 Series 对象中的缺失值。

# 创建一个包含缺失值的 Series 对象
s = pd.Series([1, np.nan, 'hello', None])
# 使用 pandas.isna 检测缺失值
print(pd.isna(s))

输出结果如下：

0    False
1     True
2    False
3     True
dtype: bool

接着，我们使用 numpy.isnan 检测一个 numpy 数组中的缺失值。

# 创建一个包含缺失值的 numpy 数组
a = np.array([1, np.nan, 3, np.inf])
# 使用 numpy.isnan 检测缺失值
print(np.isnan(a))

输出结果如下：

[False  True False False]

：

pandas.isna 和 numpy.isnan 都是用于检测缺失值的函数，但是两者的使用和功能有所不同。

pandas.isna 用于检测一个对象是否为缺失值，返回一个布尔值，可以用于 Series、DataFrame 和 Panel 对象。

numpy.isnan 用于检测一个数组中的缺失值，返回一个布尔数组，只能用于 numpy 数组。