极客教程Pandas notna
在使用Pandas进行数据处理时，经常会遇到需要判断数据是否为NaN或者null值的情况。Pandas提供了一个非常方便的方法notna()来帮助我们进行这个判断。本文将介绍notna()的用法，并通过示例代码演示如何在实际应用中使用它。
1. notna()方法的介绍
notna()方法是Pandas中针对DataFrame和Series对象的一个方法，用来判断数据是否为非空值（即不为NaN或者null值）。该方法返回一个布尔类型的Series，对应原始数据中每个元素的非空值情况。
下面我们通过几个示例来演示notna()方法的用法。
2. 演示示例
2.1 对DataFrame应用notna()
首先，我们创建一个包含NaN值的DataFrame：
运行结果如下：
接下来，我们使用notna()方法判断DataFrame中的每个元素是否为非空值：
运行结果如下：
从以上结果可以看出，notna()方法返回的结果是一个布尔类型的DataFrame，对应原始DataFrame中的每个元素是否为非空值。
2.2 对Series应用notna()
除了对DataFrame进行操作，我们也可以对Series对象应用notna()方法。下面是一个示例代码：
运行结果如下：
接下来，我们使用notna()方法判断Series中的每个元素是否为非空值：
运行结果如下：
从以上结果可以看出，notna()方法同样适用于Series对象，返回的结果也是一个布尔类型的Series，表示原始Series中每个元素的非空值情况。
3. 总结
本文介绍了Pandas中notna()方法的用法，并通过示例代码演示了在DataFrame和Series对象中使用notna()方法的方式及其运行结果。notna()方法在数据处理过程中非常有用，可以帮助我们快速判断数据是否为非空值，进而进行后续的数据处理和分析工作。