pandas.Series.notnull
- Series.notnull()[source]
-
Series.notnull является псевдонимом для Series.notna.
Обнаружить существующие (не пропущенные) значения.
Возвращает булевый объект той же размерности, указывающий, являются ли значения не NA. Не пропущенные 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
-
- Series
-
Маска булевых значений для каждого элемента в Series, указывающая, является ли элемент не значением NA.
См. также
Series.notnull-
Псевдоним notna.
Series.isna-
Булевое отрицание notna.
Series.dropna-
Исключить оси с пропущенными значениями.
notna-
Функция notna верхнего уровня.
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.Series.notnull.html