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Python Pandas Series.notnull()用法及代码示例


Pandas 系列是带有轴标签的一维ndarray。标签不必是唯一的,但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引,并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.notnull()函数检测现有(非缺失)值。此函数返回一个布尔对象,其大小与对象相同,指示值是否缺少值。非缺失值将映射为True。空字符串”或numpy.inf不视为NA值(除非设置了pandas.options.mode.use_inf_as_na = True)。 NA值(例如None或numpy.NaN)被映射为False值。

用法: Series.notnull()

参数:没有

返回:系列

范例1:采用Series.notnull()函数检测给定系列对象中的所有非缺失值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6]) 
  
# Create the Index 
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp'] 
  
# set the index 
sr.index = index_ 
  
# Print the series 
print(sr)

输出:

现在我们将使用Series.notnull()函数检测系列对象中的非缺失值。

# detect non-missing value 
result = sr.notnull() 
  
# Print the result 
print(result)

输出:

正如我们在输出中看到的,Series.notnull()函数已返回布尔对象。True表示没有缺少相应的值。Falsevalue表示缺少该值。在本系列中,所有值均为True,因为没有缺失值。

范例2:采用Series.notnull()函数检测给定系列对象中的所有非缺失值。


# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, None, 20.124, None, 18.1002, None]) 
  
# Print the series 
print(sr)

输出:

现在我们将使用Series.notnull()函数检测系列对象中的非缺失值。

# detect non-missing value 
result = sr.notnull() 
  
# Print the result 
print(result)

输出:

正如我们在输出中看到的,Series.notnull()函数已返回布尔对象。True表示没有缺少相应的值。Falsevalue表示缺少该值。



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注:本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas Series.notnull()。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。