Python Pandas Index.notnull()

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas Index.notnull()函数检测现有的（非遗漏的）数值。这个函数返回一个布尔同大小的对象，表明这些值是否为非空。非遗漏的值会被映射为True。像空字符串 “或numpy.inf这样的字符不被认为是NA值（除非你设置pandas.options.mode.use_inf_as_na = True）。NA值，如None或numpy.NaN，会被映射为False值。

语法: Index.notnull()

返回：布尔数组，表示哪些条目不是NA。

示例#1：使用Index.notnull()()函数来检测给定索引中的缺失值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the index
idx = pd.Index(['Jan', '', 'Mar', None, 'May', 'Jun', 'Jul',
                         'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'])
  
# Print the Index
idx

输出 :

让我们找出索引中所有不丢失的值

# to find the non-missing values.
idx.notnull()

输出 :

正如我们在输出中看到的，所有的非缺失值都被映射为True，所有的缺失值都被映射为False。请注意，空字符串被映射为True，因为空字符串不被认为是一个缺失值。

例子#2：使用Index.notnull()函数找出Index中所有不丢失的值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the index
idx = pd.Index([22, 14, 8, 56, None, 21, None, 23])
  
# Print the Index
idx

输出 :

让我们找出索引中所有不丢失的值

# to find the non-missing values.
idx.notnull()

输出 :

正如我们在输出中看到的，所有非缺失值都被映射为 “真”，所有缺失值都被映射为 “假”。