Python Pandas TimedeltaIndex.notna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 TimedeltaIndex.notna()函数从给定的TimedeltaIndex对象中检测所有非缺失值。此函数的函数与以下函数相反TimedeltaIndex.isna()。

用法： TimedeltaIndex.notna()

参数：没有

返回：值是否不适用的布尔数组

范例1：采用TimedeltaIndex.notna()函数从给定的TimedeltaIndex对象中检测所有非缺失值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Create the TimedeltaIndex object 
tidx = pd.TimedeltaIndex(data =['06:05:01.000030', None, '22 day 2 min 3us 10ns', 
                                   '+23:59:59.999999', None, '+12:19:59.999999']) 
  
# Print the TimedeltaIndex object 
print(tidx)

输出：

现在我们将使用TimedeltaIndex.notna()函数检测tidx对象中所有非缺失值。

# find all non-missing values 
tidx.notna()

输出：

正如我们在输出中看到的，TimedeltaIndex.notna()函数返回了一个包含以下内容的布尔数组True与非缺失值相对应的值，以及False与缺失值相对应的值。

范例2：采用TimedeltaIndex.notna()函数从给定的TimedeltaIndex对象中检测所有非缺失值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Create the TimedeltaIndex object 
tidx = pd.TimedeltaIndex(data =[None, '1 days 06:05:01.000030', None, 
                       '1 days 02:00:00', '21 days 06:15:01.000030']) 
  
# Print the TimedeltaIndex object 
print(tidx)

输出：

现在我们将使用TimedeltaIndex.notna()函数检测tidx对象中所有非缺失值。

# find all non-missing values 
tidx.notna()

输出：

正如我们在输出中看到的，TimedeltaIndex.notna()函数返回了一个包含以下内容的布尔数组True与非缺失值相对应的值，以及False与缺失值相对应的值。

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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 TimedeltaIndex.notna。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。