pandas.DataFrame.notna
- DataFrame.notna()[source]
-
Обнаружение существующих (не пропущенных) значений.
Возвращает булево значение той же размерности, указывающее, являются ли значения не NA. Непропущенные значения отображаются как True. Символы, такие как пустые строки
''илиnumpy.inf, не считаются значениями NA (если вы не установитеpandas.options.mode.use_inf_as_na = True). Значения NA, такие как None илиnumpy.NaN, отображаются как False.- Возвращает
-
- DataFrame
-
Маска булевых значений для каждого элемента в DataFrame, указывающая, является ли элемент не значением NA.
См. также
DataFrame.notnull-
Псевдоним notna.
DataFrame.isna-
Булевое обратное значение notna.
DataFrame.dropna-
Пропуск меток осей с пропущенными значениями.
notna-
Функция верхнего уровня notna.
Примеры
Показать, какие записи в DataFrame не являются NA.
>>> df = pd.DataFrame(dict(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 TrueПоказать, 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
© 2008–2022, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/1.5.0/reference/api/pandas.DataFrame.notna.html