col = ['col1','col2','col3','col4']
row = ['row1','row2','row3']
data = [[1,2,pd.NA,4],
[np.nan,6,7,8],
[9,10,11,None]]
df = pd.DataFrame(data,row,col)
>>
col1 col2 col3 col4
row1 1.0 2 <NA> 4.0
row2 NaN 6 7 8.0
row3 9.0 10 11 NaN
1)isna / isnull
>결측값이면 True반환
print(df.isna())
>>
col1 col2 col3 col4
row1 False False True False
row2 True False False False
row3 False False False True
2)notna / notnull
>결측값이면 False반환
print(df.notna())
>>
col1 col2 col3 col4
row1 True True False True
row2 False True True True
row3 True True True Fals
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