使用pandas怎么判断数据是否为NaN值，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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具体的做法可以先看某一些特征的具体分布情况，然后我们选择合适的阈值进行分割。

def age_map(x):
 if x < 26:
  return 0
 elif x >=26 and x <= 35:
  return 1
 elif x > 35 and x <= 45:
  return 2
 elif pd.isnull(x): #判断是否为NaN值，== 和in 都无法判断
  return 3
 else:
  return 4

也就是用pandas自带的函数来表示：

pd.isnull(x)

最后我们可以应用map函数：

data['age'] = data['birth_year'].map(age_map)

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文章题目：使用pandas怎么判断数据是否为NaN值-创新互联
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