Pandas Index에서 NA(결측값) 항목 확인하기 - index.isna() 사용법

Pandas Index에서 어떤 항목이 NA(결측값)인지 확인하려면 index.isna() 메서드를 사용하면 됩니다. 이 메서드는 NA인 항목에 대해 True, 그렇지 않은 항목에 대해 False를 반환하는 불리언 배열을 생성합니다.

필수 라이브러리 가져오기

먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.

import pandas as pd
import numpy as np

NaN 값이 포함된 Pandas Index 생성

일부 NaN 값을 포함하는 Pandas 인덱스를 만들어 보겠습니다.

index = pd.Index([5, 65, np.nan, 17, 75, np.nan])

생성한 Pandas 인덱스를 출력합니다.

print("Pandas Index...\n", index)

NA 항목 확인하기

인덱스의 어떤 항목이 NA인지 확인합니다. NA 항목에는 True가 반환됩니다.

print("\nCheck which entries are NA...\n", index.isna())

전체 예제 코드

다음은 위 과정을 모두 포함한 전체 코드입니다.

import pandas as pd
import numpy as np

# NaN 값이 포함된 Pandas Index 생성
index = pd.Index([5, 65, np.nan, 17, 75, np.nan])

# Pandas Index 출력
print("Pandas Index...\n", index)

# Index의 요소 개수 반환
print("\nNumber of elements in the index...\n", index.size)

# 데이터의 dtype 반환
print("\nThe dtype object...\n", index.dtype)

# Index에서 NA인 항목 확인
# NA 항목에는 True가 반환됨
print("\nCheck which entries are NA...\n", index.isna())

실행 결과

위 코드를 실행하면 다음과 같은 출력 결과를 얻을 수 있습니다.

Pandas Index...
Float64Index([5.0, 65.0, nan, 17.0, 75.0, nan], dtype='float64')

Number of elements in the index...
6

The dtype object...
float64

Check which entries are NA...
[False False True False False True]

정리

출력 결과에서 볼 수 있듯이 index.isna()는 원본 인덱스와 동일한 길이의 불리언 배열을 반환합니다. 이 예제에서는 3번째와 6번째 위치의 np.nan 값에 대해 True가 표시되었습니다.

참고로 isna()는 isnull()과 완전히 동일하게 동작하는 별칭(alias)입니다. 또한 반대로 NA가 아닌 항목을 확인하고 싶다면 index.notna()를 사용하면 되며, 결측값의 개수만 알고 싶다면 index.isna().sum()으로 간단히 계산할 수 있습니다.