pandas.DataFrame.notnull

DataFrame.notnull() [source]

Обнаружение существующих (не пропущенных) значений.

Возвращает логический объект тех же размеров, указывающий, являются ли значения не равными NA. Не пропущенные значения отображаются как True. Символы, такие как пустые строки '' или numpy.inf не считаются значениями NA (если вы не зададите pandas.options.mode.use_inf_as_na = True). Значения NA, такие как None или numpy.NaN, отображаются как False.

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

См. также

DataFrame.notnull

Псевдоним notna.

DataFrame.isna

Логическое отрицание notna.

DataFrame.dropna

Исключить оси с пропущенными значениями.

notna

Глобальная 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