pandas.Series.notnull

Series.notnull() [source]

Обнаружение существующих (не пропущенных) значений.

Возвращает объект той же размерности, что и исходный, содержащий булевы значения, указывающие, являются ли значения не NA. Не пропущенные значения отображаются как True. Символы, такие как пустые строки '' или numpy.inf не считаются значениями NA (если не установлено 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 для notna.

Series.isna

Булева инверсия notna.

Series.dropna

Пропуск меток осей с пропущенными значениями.

notna

Функция notna верхнего уровня.

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