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在數據分析的過程中，我們常常須要處理缺掉值。在Python的Pandas庫中，isna函數是一個非常有效的東西，用於檢測DataFrame中的缺掉數據。偶然間，我們不只想曉得哪些數據是缺掉的，還盼望獲取這些缺掉數據的稱號，即列名。本文將具體介紹怎樣利用isna函數以及怎樣獲取缺掉值的name屬性。 起首，讓我們疾速懂得一下isna函數的基本用法。Isna函數是Pandas庫中DataFrame東西的一個方法，它對DataFrame中的每個元素停止檢測，假如元素是缺掉值（平日是NaN），則前去True，不然前去False。但是，當我們直接利用isna函數時，它前去的是一個布爾值的DataFrame，並不直接包含name屬性。 要獲取包含缺掉值的列的稱號，我們須要結合利用isna函數跟其余方法。以下是具體步調：
- 利用isna函數檢測缺掉值：df.isna()會前去一個布爾DataFrame，其中True代表缺掉值。
- 利用any函數沿着行的偏向停止斷定：df.isna().any()會前去一個布爾Series，它的索引是列名，假如該列中有至少一個缺掉值，則對應的值為True。
- 利用布爾索引抉擇列名：df.columns[df.isna().any()]會前去一個包含全部包含缺掉值列名的Index東西。
- 假如須要獲取具體的列名列表，可能將Index東西轉換為列表：df.columns[df.isna().any()].tolist()。 經由過程以上步調，我們就可能掉掉落一個列表，其中包含了全部含出缺掉值的列名。如許，我們不只可能辨認數據中的缺掉值，還能曉得這些缺掉值呈現在哪些列中，對後續的數據清洗跟填充非常有效。 總結，isna函數是處理數據缺掉值的富強東西。結合利用Pandas中的其余方法，我們可能有效地獲取缺掉值的name屬性，即缺掉值地點的列名。這對數據分析跟預處理階段是至關重要的，幫助我們更好地懂得數據，並作出改正確的數據處理決定。