Python pandas.notnull用法及代码示例

用法: pandas.notnull(obj)

检测array-like 对象的非缺失值。

此函数采用标量或array-like 对象并指示值是否有效(不丢失，在数字数组中为NaN，在对象数组中为None 或NaN，在datetimelike 中为NaT)。

参数：

obj：array-like 或对象值: 用于检查非空值或非缺失值的对象。

bool 或 array-like of bool: 对于标量输入，返回标量布尔值。对于数组输入，返回一个布尔数组，指示每个对应元素是否有效。

例子：

标量参数(包括字符串)产生标量布尔值。

>>> pd.notna('dog')
True

>>> pd.notna(pd.NA)
False

>>> pd.notna(np.nan)
False

ndarrays 产生一个布尔值的 ndarray。

>>> array = np.array([[1, np.nan, 3], [4, 5, np.nan]])
>>> array
array([[ 1., nan,  3.],
       [ 4.,  5., nan]])
>>> pd.notna(array)
array([[ True, False,  True],
       [ True,  True, False]])

对于索引，返回一个布尔值数组。

>>> index = pd.DatetimeIndex(["2017-07-05", "2017-07-06", None,
...                          "2017-07-08"])
>>> index
DatetimeIndex(['2017-07-05', '2017-07-06', 'NaT', '2017-07-08'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)
>>> pd.notna(index)
array([ True,  True, False,  True])

对于 Series 和 DataFrame，返回相同的类型，包含布尔值。

>>> df = pd.DataFrame([['ant', 'bee', 'cat'], ['dog', None, 'fly']])
>>> df
     0     1    2
0  ant   bee  cat
1  dog  None  fly
>>> pd.notna(df)
      0      1     2
0  True   True  True
1  True  False  True

>>> pd.notna(df[1])
0     True
1    False
Name:1, dtype:bool

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.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。

用法:

参数：

返回：

例子：