pandas.DataFrame.notna
-
DataFrame.notna()[source] -
Обнаружение существующих (не пропущенных) значений.
Возвращает булевое значение той же размерности, указывающее, являются ли значения не равными NA. Непропущенные значения отображаются как True. Символы, такие как пустые строки
''илиnumpy.infне считаются значениями NA (если вы не установитеpandas.options.mode.use_inf_as_na = True). Значения NA, такие как None илиnumpy.NaN, отображаются как False.Возвращает: DataFrame
Маска булевых значений для каждого элемента в DataFrame, указывающая, является ли элемент не равным значению NA.
См. также
-
DataFrame.notnull - псевдоним notna
-
DataFrame.isna - булевое отрицание notna
-
DataFrame.dropna - опустить метки осей с пропущенными значениями
-
notna - главный notna
Примеры
Показать, какие записи в DataFrame не являются 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 TrueПоказать, какие записи в Series не являются NA.
>>> 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
-
© 2008–2012, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23.4/generated/pandas.DataFrame.notna.html