pandas.notna

pandas.notna(obj) [source]

Обнаружение ненулевых значений для массивоподобного объекта.

Эта функция принимает скаляр или массивоподобный объект и указывает, являются ли значения допустимыми (не пропущенными, что соответствует NaN в числовых массивах, None или NaN в массивах объектов, NaT в datetimelike).

Параметры:	obj : массивоподобный объект или значение Объект, для которого необходимо проверить, являются ли значения не нулевыми или не пропущенными.
Возвращает:	bool или массивоподобный массив bool Для скалярного входного значения возвращает скалярное булево значение. Для массивоподобного входного значения возвращает массив булевых значений, указывающих, является ли каждое соответствующее значение допустимым.

См. также

isna

логическое обратное значение pandas.notna.

Series.notna

Обнаружение допустимых значений в Series.

DataFrame.notna

Обнаружение допустимых значений в DataFrame.

Index.notna

Обнаружение допустимых значений в Index.

Примеры

Скалярные аргументы (включая строки) приводят к скалярному булевому значению.

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

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

ndarrays приводят к ndarray булевых значений.

>>> 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]])

Для индексов возвращается ndarray булевых значений.

>>> 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])

Для Series и DataFrame возвращается тот же тип, содержащий булевы значения.

>>> 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