Python Pandas Index.notnull()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.notnull()函數檢測現有(非缺失)值。此函數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.notnull()

範例1：采用Index.notnull()()函數以檢測給定索引中的缺失值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the index 
idx = pd.Index(['Jan', '', 'Mar', None, 'May', 'Jun', 'Jul', 
                         'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']) 
  
# Print the Index 
idx

輸出：

讓我們找出索引中所有非缺失值

# to find the non-missing values. 
idx.notnull()

輸出：

正如我們在輸出中看到的，所有非缺失值都已映射到True並且所有缺少的值都已映射到False。請注意，空字符串已映射到True因為空字符串不被視為缺失值。

範例2：采用Index.notnull()函數查找索引中所有非缺失值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the index 
idx = pd.Index([22, 14, 8, 56, None, 21, None, 23]) 
  
# Print the Index 
idx

輸出：

讓我們找出索引中所有非缺失值

# to find the non-missing values. 
idx.notnull()

輸出：

正如我們在輸出中看到的，所有非缺失值都已映射到True並且所有缺少的值都已映射到False。