在数据分析的过程中，我们常常须要处理缺掉值。在Python的Pandas库中，isna函数是一个非常有效的东西，用于检测DataFrame中的缺掉数据。偶然间，我们不只想晓得哪些数据是缺掉的，还盼望获取这些缺掉数据的称号，即列名。本文将具体介绍怎样利用isna函数以及怎样获取缺掉值的name属性。
起首，让我们疾速懂得一下isna函数的基本用法。Isna函数是Pandas库中DataFrame东西的一个方法，它对DataFrame中的每个元素停止检测，假如元素是缺掉值（平日是NaN），则前去True，不然前去False。但是，当我们直接利用isna函数时，它前去的是一个布尔值的DataFrame，并不直接包含name属性。
要获取包含缺掉值的列的称号，我们须要结合利用isna函数跟其余方法。以下是具体步调：
- 利用isna函数检测缺掉值：df.isna()会前去一个布尔DataFrame，其中True代表缺掉值。
- 利用any函数沿着行的偏向停止断定：df.isna().any()会前去一个布尔Series，它的索引是列名，假如该列中有至少一个缺掉值，则对应的值为True。
- 利用布尔索引抉择列名：df.columns[df.isna().any()]会前去一个包含全部包含缺掉值列名的Index东西。
- 假如须要获取具体的列名列表，可能将Index东西转换为列表：df.columns[df.isna().any()].tolist()。
经由过程以上步调，我们就可能掉掉落一个列表，其中包含了全部含出缺掉值的列名。如许，我们不只可能辨认数据中的缺掉值，还能晓得这些缺掉值呈现在哪些列中，对后续的数据清洗跟填充非常有效。
总结，isna函数是处理数据缺掉值的富强东西。结合利用Pandas中的其余方法，我们可能有效地获取缺掉值的name属性，即缺掉值地点的列名。这对数据分析跟预处理阶段是至关重要的，帮助我们更好地懂得数据，并作出改正确的数据处理决定。