Python cudf.Series.notna用法及代碼示例

用法: Series.notna()

識別非缺失值。

返回一個布爾值相同大小的對象，指示值是否不是 <NA> 。非缺失值映射到 True 。 <NA> 值映射到 False 值。 <NA> 值包括：

設置空掩碼的值。
NaN in float dtype。
NaT 在 datetime64 和 timedelta64 類型中。

在浮點數的情況下，空字符串 '' 或 inf 等字符不被視為 <NA> 值。

DataFrame /係列/索引: 對象中每個元素的布爾值掩碼，指示元素是否不是 NA 值。

例子：

顯示 DataFrame 中的哪些條目是 NA。

>>> import cudf
>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> df = cudf.DataFrame({'age': [5, 6, np.NaN],
...                    'born': [pd.NaT, pd.Timestamp('1939-05-27'),
...                             pd.Timestamp('1940-04-25')],
...                    'name': ['Alfred', 'Batman', ''],
...                    'toy': [None, 'Batmobile', 'Joker']})
>>> df
    age                        born    name        toy
0     5                        <NA>  Alfred       <NA>
1     6  1939-05-27 00:00:00.000000  Batman  Batmobile
2  <NA>  1940-04-25 00:00:00.000000              Joker
>>> df.notnull()
     age   born  name    toy
0   True  False  True  False
1   True   True  True   True
2  False   True  True   True

顯示係列中的哪些條目是 NA。

>>> ser = cudf.Series([5, 6, np.NaN, np.inf, -np.inf])
>>> ser
0     5.0
1     6.0
2    <NA>
3     Inf
4    -Inf
dtype: float64
>>> ser.notnull()
0     True
1     True
2    False
3     True
4     True
dtype: bool

顯示索引中的哪些條目是 NA。

>>> idx = cudf.Index([1, 2, None, np.NaN, 0.32, np.inf])
>>> idx
Float64Index([1.0, 2.0, <NA>, <NA>, 0.32, Inf], dtype='float64')
>>> idx.notnull()
GenericIndex([True, True, False, False, True, True], dtype='bool')

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cudf.Series.notna。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

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