pandas重新定义isnull以忽略'NA‘

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

在pandas中，isnull()函数用于检测数据中的缺失值。默认情况下，isnull()函数会将'NA'视为缺失值，但有时我们希望忽略'NA'，只关注其他类型的缺失值。

为了重新定义isnull()函数以忽略'NA'，我们可以使用pandas的自定义函数功能。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

def custom_isnull(value):
    if isinstance(value, str) and value == 'NA':
        return False
    return pd.isnull(value)

# 使用自定义的isnull函数
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 'NA', None]})
df['A'].apply(custom_isnull)

在上面的代码中，我们定义了一个名为custom_isnull()的函数，它首先判断值是否为字符串类型且等于'NA'，如果是，则返回False，表示不是缺失值；否则，调用pd.isnull()函数判断是否为缺失值。

这样，我们就可以使用自定义的isnull函数来忽略'NA'，并对数据进行相应的处理。

关于pandas的更多信息和使用方法，你可以参考腾讯云的数据分析产品TDSQL，它是一种基于MySQL的云原生数据库，提供了与pandas兼容的接口，可以方便地进行数据分析和处理。你可以通过以下链接了解更多信息：

TDSQL产品介绍

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