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。
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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