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Python Pandas notnull方法用法及代码示例


Pandas notnull(~) 方法返回一个布尔掩码，其中 True 设置为非 NaN 值，False 设置为 NaN 。

参数

1.obj | array-like 或 object

用于检查非缺失值的类似数组(例如 Series、DataFrame、Numpy 数组、列表等)。

返回值

  • 如果提供单个标量对象(例如字符串和数字)，则返回单个boolean。

  • 否则，返回布尔掩码，其中 True 表示非 NaN 值，False 表示 NaN 。

例子

标量

pd.notnull("A")



True
pd.notnull(np.NaN)



False
pd.notnull(None)



False

Array-likes

Series
s = pd.Series([1,np.NaN,3])
pd.notnull(s)



0     True
1    False
2     True
dtype: bool

返回类型是布尔值Series。

注意

系列具有 notna(~) 方法，其用途完全相同：

s = pd.Series([1,np.NaN,3])
s.notna()



0     True
1    False
2     True
dtype: bool
DataFrame

考虑以下 DataFrame ：

df = pd.DataFrame({"A":[np.NaN,2], "B":[3,np.NaN]})
df



   A    B
0  NaN  3.0
1  2.0  NaN

要检查现有值(非 NaN 值)：

pd.notnull(df)



   A      B
0  False  True
1  True   False

返回类型是布尔值DataFrame。

注意

DataFrames 具有 notna(~) 方法，其用途完全相同：

df = pd.DataFrame({"A":[np.NaN,2], "B":[3,np.NaN]})
df.notna()



   A      B
0  False  True
1  True   False

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 Pandas | notnull method。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。