Python Pandas Index.notna()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Pandas Index.notna()函數檢測現有(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。非缺失值將映射為True。空字符串”或numpy.inf之類的字符不視為NA值(除非您設置pandas.options.mode.use_inf_as_na = True)。 NA值(例如None或numpy.NaN)被映射為False值。

用法： Index.notna()

參數:不帶任何參數。

返回:numpy.ndarray：布爾數組，指示哪些條目不是NA。

範例1：采用Index.notna()函數在索引中查找所有非缺失值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Index 
idx = pd.Index(['Labrador', None, 'Beagle', 'Mastiff', 
                    'Lhasa', None, 'Husky', 'Beagle']) 
# Print the Index 
idx

輸出：

現在，我們檢查索引中的非缺失值。

# checks for non-missing values. 
idx.notna()

輸出：

該函數返回的數組對象的大小與索引的大小相同。True值表示不缺少索引標簽，並且False值表示缺少索引標簽。

範例2：采用Index.notna()函數以檢查Datetime索引中是否存在不丟失的labela。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Datetime Index 
idx = pd.DatetimeIndex([pd.Timestamp('2015-02-11'),  
                    None, pd.Timestamp(''), pd.NaT]) 
  
# Print the Datetime Index 
idx

輸出：

現在，我們將檢查日期時間索引中的標簽是否存在。

# test whether the passed Datetime  
# Index labels are missing or not. 
idx.notna()

輸出：

正如我們在輸出中看到的那樣，該函數返回的數組對象的大小與Datetime Index的大小相同。True值表示不缺少索引標簽，並且False值表示缺少索引標簽。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas Index.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。