pandas.Series.notnull

Series.notnull() [source]

Определение существующих (не пропущенных) значений.

Возвращает булевый объект той же размерности, указывающий, являются ли значения не NA. Непропущенные значения отображаются как True. Символы, такие как пустые строки '' или numpy.inf не считаются значениями NA (если вы не установили pandas.options.mode.use_inf_as_na = True). Значения NA, такие как None или numpy.NaN, отображаются как False.

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

См. также

Series.notnull

псевдоним notna

Series.isna

булево отрицание notna

Series.dropna

опустить метки осей с пропущенными значениями

notna

главная функция 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