Spec-Zone.ru › pandas 1

pandas.notnull

pandas.notnull(obj)[source]

Определение ненулевых значений для массивоподобного объекта.

Эта функция принимает скалярное или массивоподобное значение и указывает, являются ли значения допустимыми (не пропущенными, что является NaN в числовых массивах, None или NaN в массивах объектов, NaT в массивах типа datetime).

Параметры
obj:массивоподобный объект или значение

Объект, для которого проверяются ненулевые или не пропущенные значения.

Возвращает
bool или массивоподобный объект bool

Для скалярного входного значения возвращает скалярное булево значение. Для массивоподобного входного значения возвращает массив булевых значений, указывающий, является ли каждое соответствующее значение допустимым.

См. также

isna

Булевое отрицание pandas.notna.

Series.notna

Обнаружение допустимых значений в Series.

DataFrame.notna

Обнаружение допустимых значений в DataFrame.

Index.notna

Обнаружение допустимых значений в Index.

Примеры

Скалярные аргументы (включая строки) приводят к скалярному булевому значению.

>>> pd.notna('dog')
True
>>> pd.notna(pd.NA)
False
>>> pd.notna(np.nan)
False

ndarray приводят к ndarray булевых значений.

>>> array = np.array([[1, np.nan, 3], [4, 5, np.nan]])
>>> array
array([[ 1., nan,  3.],
       [ 4.,  5., nan]])
>>> pd.notna(array)
array([[ True, False,  True],
       [ True,  True, False]])

Для индексов возвращается ndarray булевых значений.

>>> index = pd.DatetimeIndex(["2017-07-05", "2017-07-06", None,
...                          "2017-07-08"])
>>> index
DatetimeIndex(['2017-07-05', '2017-07-06', 'NaT', '2017-07-08'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)
>>> pd.notna(index)
array([ True,  True, False,  True])

Для Series и DataFrame возвращается тот же тип, содержащий булевы значения.

>>> df = pd.DataFrame([['ant', 'bee', 'cat'], ['dog', None, 'fly']])
>>> df
     0     1    2
0  ant   bee  cat
1  dog  None  fly
>>> pd.notna(df)
      0      1     2
0  True   True  True
1  True  False  True
>>> pd.notna(df[1])
0     True
1    False
Name: 1, 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.notnull.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API