pandas.Series.notnull

Series.notnull()[source]

Series.notnull является псевдонимом для Series.notna.

Определяет наличие (не пропущенные) значения.

Возвращает объект той же размерности, что и исходный, содержащий булевы значения, указывающие, являются ли значения не пропущенными. Не пропущенные значения отображаются как True. Символы, такие как пустые строки '' или numpy.inf, не считаются пропущенными значениями (если вы не установите pandas.options.mode.use_inf_as_na = True). Пропущенные значения, такие как None или numpy.NaN, отображаются как False.

Возвращает:

Series

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

См. также

Series.notnull

Псевдоним для notna.

Series.isna

Булевое обратное значение notna.

Series.dropna

Исключить оси с пропущенными значениями.

notna

Основной метод notna.

Примеры

Показать, какие записи в DataFrame не являются пропущенными.

>>> 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   True

Показать, какие записи в Series не являются пропущенными.

>>> 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