pandas.Series.notna

Series.notna() [source]

Определяет наличие (не пропущенные) значения.

Возвращает объект того же размера, что и исходный, содержащий булевы значения, указывающие, не являются ли значения пропущенными. Не пропущенные значения отображаются как True. Символы, такие как пустые строки '' или numpy.inf не считаются пропущенными значениями (если вы не установите pandas.options.mode.use_inf_as_na = True). Пропущенные значения, такие как None или numpy.NaN, отображаются как False.

Возвращает:	Series Маска булевых значений для каждого элемента в Series, указывающая, является ли элемент не пропущенным значением.

См. также

Series.notnull

псевдоним для notna

Series.isna

логическое отрицание notna

Series.dropna

исключить оси с пропущенными значениями

notna

функция верхнего уровня notna

Примеры

Показывает, какие записи в DataFrame не являются пропущенными.

>>> 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

Показывает, какие записи в Series не являются пропущенными.

>>> 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