pandas isnotnull|极客教程

pandas isnotnull

1. 介绍

在数据分析和数据处理过程中，我们经常需要处理数据中的缺失值。Pandas库提供了一个方便的方法来检查数据中的缺失值，即isnull和notnull函数。本文将详细介绍notnull函数的使用方法和示例。

2. `notnull`函数的语法

notnull是一个Pandas库中的函数，可以用于判断数据中是否存在缺失值。

该函数的语法如下：

pandas.notnull(obj)

obj：要判断是否为空值的数据对象，可以是Series、DataFrame或其他可迭代的数据类型。

函数返回一个布尔类型的Series或DataFrame，该对象的值为True表示对应位置的数据不是缺失值，为False表示对应位置的数据是缺失值。

3. 示例

首先，我们导入Pandas库，并创建一个示例DataFrame：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, 4, None],
        'C': [1, None, 3, None, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

运行以上代码，我们得到以下DataFrame：

     A    B    C
0  1.0  NaN  1.0
1  2.0  2.0  NaN
2  NaN  3.0  3.0
3  4.0  4.0  NaN
4  5.0  NaN  5.0

本示例DataFrame中包含了一些缺失值，接下来我们可以使用notnull函数来判断数据中的缺失值。

3.1 判断整个DataFrame中的缺失值

首先，我们将notnull函数应用于整个DataFrame，以判断每个位置是否为缺失值：

result = pd.notnull(df)

print(result)

运行以上代码，我们得到以下输出：

       A      B      C
0   True  False   True
1   True   True  False
2  False   True   True
3   True   True  False
4   True  False   True

由输出可见，返回的结果是一个与原始DataFrame结构相同的新DataFrame，其中的值为True表示对应位置的数据不是缺失值，为False表示对应位置的数据是缺失值。

3.2 判断列中的缺失值

我们还可以使用notnull函数来判断DataFrame中的某一列是否包含缺失值。例如，我们判断列”A”是否包含缺失值：

result = df['A'].notnull()

print(result)

运行以上代码，我们得到以下输出：

0     True
1     True
2    False
3     True
4     True
Name: A, dtype: bool

由输出可见，返回的结果是一个布尔类型的Series，其中的值为True表示该位置的数据不是缺失值，为False表示该位置的数据是缺失值。

3.3 判断行中的缺失值

除了判断列中的缺失值，我们还可以使用notnull函数来判断DataFrame中的某一行是否包含缺失值。例如，我们判断第3行是否包含缺失值：

result = df.iloc[2].notnull()

print(result)

运行以上代码，我们得到以下输出：

A    False
B     True
C     True
Name: 2, dtype: bool

由输出可见，返回的结果是一个布尔类型的Series，其中的值为True表示该位置的数据不是缺失值，为False表示该位置的数据是缺失值。

4. 总结

本文介绍了notnull函数的使用方法和示例。通过notnull函数，我们可以方便地判断数据中的缺失值，以便进行后续的数据处理和分析工作。在实际的数据分析和处理过程中，使用notnull函数是非常常见的操作，掌握该函数的用法对于进行高效的数据处理非常重要。

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