Python pandas.notnull用法及代碼示例

用法: pandas.notnull(obj)

檢測array-like 對象的非缺失值。

此函數采用標量或array-like 對象並指示值是否有效(不丟失，在數字數組中為NaN，在對象數組中為None 或NaN，在datetimelike 中為NaT)。

參數：

obj：array-like 或對象值: 用於檢查非空值或非缺失值的對象。

bool 或 array-like of bool: 對於標量輸入，返回標量布爾值。對於數組輸入，返回一個布爾數組，指示每個對應元素是否有效。

例子：

標量參數(包括字符串)產生標量布爾值。

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

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

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

ndarrays 產生一個布爾值的 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]])

對於索引，返回一個布爾值數組。

>>> 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])

對於 Series 和 DataFrame，返回相同的類型，包含布爾值。

>>> 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

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.notnull。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。

用法:

參數：

返回：

例子：