Разница между методами isna() и notna() в pandas заключается в том, что они выполняют разные задачи по обработке пропущенных значений:

1. isna() возвращает фрейм данных той же формы, что и входные данные, где каждый элемент имеет значение True, если это значение NaN, и False в противном случае. 1 Эта функция помогает определить местоположение пропущенных значений. 1
2. notna() проверяет значения в наборе данных на отсутствие пропусков. 2 Она возвращает логическое значение (True или False) для каждого элемента в наборе данных, указывая, присутствует ли значение (не NA или NaN). 2 Применив эту функцию к набору данных, можно определить все ячейки без пропусков для дальнейших тестов. 2