python not函数_Python pandas.DataFrame.notna函数方法的使用

DataFrame.notna(self)    → 'DataFrame'DataFrame.notnull(self)  → 'DataFrame'[source]

检测现有(非缺失)值。

返回一个布尔值相同大小的对象，指示值是否不是NA。非缺失值将映射为True。诸如空字符串之类的字符''或numpy.inf不视为NA值的字符(除非设置pandas.options.mode.use_inf_as_na = True) 。NA值(例如，None或numpy.NaN)被映射为False值。返回值：DataFrame

DataFrame中每个元素的布尔值掩码，

指示元素是否不是NA值。

例子

显示DataFrame中的哪些条目不是NA>>> df = pd.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 5.0 NaT Alfred None

1 6.0 1939-05-27 Batman Batmobile

2 NaN 1940-04-25 Joker>>> df.notna()

age born name toy

0 True False True False

1 True True True True

2 False True True True

显示系列中的哪些条目不适用>>> ser = pd.Series([5, 6, np.NaN])

>>> ser

0 5.0

1 6.0

2 NaN

dtype: float64>>> ser.notna()

0 True

1 True

2 False

dtype: bool