Pandas 数据帧notna()方法

原文：https://www.studytonight.com/pandas/pandas-dataframe-notna-method

在本教程中，我们将学习 PandasDataFrame.notna()的方法。此方法用于检测现有值。它返回一个由数据帧中每个元素的布尔值组成的数据帧，该数据帧指示某个元素是否不是安娜值。

检测现有值时，DataFrame.notna()方法不将空字符串''或numpy.inf等字符视为 NA 值。

下面是DataFrame.notna()方法的语法。

句法

DataFrame.notna()

示例 1:使用DataFrame.notna()方法检测现有值。

这里，我们使用DataFrame.notna() 方法检测数据帧中的现有值，该方法返回由数据帧中每个元素的布尔值组成的数据帧，该值指示某个元素是否不是NA 值。如果该值为真，则表明该元素不是空值。见下面的例子。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#importing numpy as np
import numpy as np
#creating the DataFrame
df = pd.DataFrame([(0.0, np.nan, -1.0, 1.0),(np.nan, 2.0, np.nan, np.nan),(2.0, 3.0, np.nan, 9.0),],columns=list('abcd'))
print("------The DataFrame is----------")
print(df)
print("---------------------------------")
print(df.notna())

-数据帧为- a b c d 0 0.0 NaN-1.0 1.0 1 NaN 2.0 NaN 2 2.0 3.0 NaN 9.0 - a b c d 0 真假真 1 假真假假 2 真假真

示例:使用DataFrame.notna()方法检测缺失值

这个例子类似于前面的例子，并且DataFrame.notna()方法将空字符串视为正常值。见下面的例子。在空字符串和空值的输出中，DataFrame.notna()方法返回一个True。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#importing numpy as np
import numpy as np
#creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({'a':[0,1,''],'b':['',None,3]})
print("------The DataFrame is----------")
print(df)
print("---------------------------------")
print(df.notna())

-数据帧为- a b 0 0 1 无 2 3 - a b 0 真 1 真假 2 真

结论

在本教程中，我们学习了 PandasDataFrame.notna()方法。我们学习了语法，并使用DataFrame.notna()方法检查数据帧是否包含现有值。