In [1]:

    

import numpy as np
import pandas as pd


    

In [2]:

    

s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
s


    

    
Out[2]:





0    1
1    2
2    3
3    4
dtype: int64

In [3]:

    

s.quantile(.5)


    

    
Out[3]:





2.5

In [4]:

    

s.quantile(.1)


    

    
Out[4]:





1.3

In [5]:

    

t = pd.Series([np.nan, np.nan, np.nan, np.nan])
t


    

    
Out[5]:





0   NaN
1   NaN
2   NaN
3   NaN
dtype: float64

In [6]:

    

t.quantile(.5)


    

    
Out[6]:





nan

In [7]:

    

u = pd.Series([1, 2, np.nan, 4])
u


    

    
Out[7]:





0    1.0
1    2.0
2    NaN
3    4.0
dtype: float64

In [8]:

    

u.quantile(.5)


    

    
Out[8]:





2.0

In [9]:

    

v = pd.Series([np.nan, np.nan, np.nan, np.nan], dtype=object)
v


    

    
Out[9]:





0    NaN
1    NaN
2    NaN
3    NaN
dtype: object

In [10]:

    

v.quantile(.1)


    

    
Out[10]:





nan

In [11]:

    

np.nan


    

    
Out[11]:





nan

In [12]:

    

for x in v:
    print(x, np.isnan(x))


    

    




nan True
nan True
nan True
nan True

In [13]:

    

all(map(np.isnan, v))


    

    
Out[13]:





True

In [14]:

    

all(map(np.isnan, t))


    

    
Out[14]:





True

In [15]:

    

all(map(np.isnan, u))


    

    
Out[15]:





False

In [16]:

    

u[0], u[2]


    

    
Out[16]:





(1.0, nan)

In [17]:

    

all([])


    

    
Out[17]:





True

In [18]:

    

any([])


    

    
Out[18]:





False

In [19]:

    

v


    

    
Out[19]:





0    NaN
1    NaN
2    NaN
3    NaN
dtype: object

In [20]:

    

[name for name in dir(v) if 'nan' in name.lower()]


    

    
Out[20]:





['hasnans']

In [21]:

    

s.hasnans, t.hasnans, u.hasnans, v.hasnans


    

    
Out[21]:





(False, True, True, True)