pandas.Series.notnull

Series.notnull(self) [source]

Определение существующих (не пропущенных) значений.

Возвращает объект той же размерности, что и исходный, содержащий булевы значения, указывающие, не являются ли значения пропущенными. Непропущенные значения сопоставляются с True. Такие символы, как пустые строки '' или numpy.inf не считаются пропущенными значениями (если вы не зададите pandas.options.mode.use_inf_as_na = True). Пропущенные значения, такие как None или numpy.NaN, сопоставляются с False.

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

См. также

Series.notnull

Псевдоним notna.

Series.isna

Булево отрицание notna.

Series.dropna

Исключение осей с пропущенными значениями.

notna

Функция верхнего уровня 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