Python Pandas Index.notnull()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas Index.notnull()函数检测现有(非缺失)值。此函数返回一个布尔值相同大小的对象，指示值是否不是NA。非缺失值将映射为True。空字符串”或numpy.inf之类的字符不视为NA值(除非您设置pandas.options.mode.use_inf_as_na = True)。 NA值(例如None或numpy.NaN)被映射为False值。

用法： Index.notnull()

范例1：采用Index.notnull()()函数以检测给定索引中的缺失值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the index 
idx = pd.Index(['Jan', '', 'Mar', None, 'May', 'Jun', 'Jul', 
                         'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']) 
  
# Print the Index 
idx

输出：

让我们找出索引中所有非缺失值

# to find the non-missing values. 
idx.notnull()

输出：

正如我们在输出中看到的，所有非缺失值都已映射到True并且所有缺少的值都已映射到False。请注意，空字符串已映射到True因为空字符串不被视为缺失值。

范例2：采用Index.notnull()函数查找索引中所有非缺失值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the index 
idx = pd.Index([22, 14, 8, 56, None, 21, None, 23]) 
  
# Print the Index 
idx

输出：

让我们找出索引中所有非缺失值

# to find the non-missing values. 
idx.notnull()

输出：

正如我们在输出中看到的，所有非缺失值都已映射到True并且所有缺少的值都已映射到False。