一、空值 isna
Pands 中 NaN(Not-A-Number) 视为空值，利用函数 isna 和 notna 进行判断。

注意：不要利用是否等于None判断是否为空！

import pandas as pd

pd.NA == None # False
pd.isna(pd.NA) # True
pd.isna(None) # True
pd.notna(pd.NA) # False
pd.notna(None) # False

二、是否为空 isnull

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))
df.iloc[1,1] = np.NaN

df.isnull()
df.isnull().sum() # 按列查看
np.any(df.isnull())
np.all(df.isnull())

# 空值填充
df.fillna(0)

三、isnull & isna 区别
isna 判断是否数值，一般是数值类型的null。

isnull 判断字符型是否有值，可以判断所有的空值，常用于数据框 DataFrame 当中。

四、无穷值 isfinite
Pandas 中无穷值为 inf 和 -inf 表示。

如果不处理，可能导致报错：ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for

dtype('float64').。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))
df.iloc[0,2] = np.inf
df.iloc[1,2] = None
df.iloc[2,2] = np.nan
df
'''
   0  1    2   3
0  0  1  inf   3
1  4  5  NaN   7
2  8  9  NaN  11
'''

判断数据是否为有限

# 判断是否有限
np.isfinite(df)
np.all(np.isfinite(df)) # 全部
np.isfinite(df).all() # 按列
np.isfinite(df.T).all() # 按行

替换无限值

# 替换
df.replace([np.inf, -np.inf], 0)

删除无限值所在行列

df[np.isfinite(df.T).all()] # 删除行
df.loc[:, np.isfinite(df).all()] # 删除列

来源：https://www.cnblogs.com/xxpythonxx/p/18284082