Spec-Zone.ru › pandas 0.23

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 '' или numpy.inf не считаются значениями NA (если вы не установите pandas.options.mode.use_inf_as_na = True). Значения NA, такие как None или numpy.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   True

Показать, 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

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API