DataFrame.notna() - 检测数据帧中的有效值
DataFrame的notna()方法返回一个同样大小的布尔类型数据帧,表示原数据帧 中的对应值是否不是无效值。
默认情况下,空字符串或numpy.inf不是无效值,除非设定:
pandas.options.mode.use_inf_as_na = True
Python中的None和numpy.NaN被视为无效值。
方法原型
DataFrame.notna(self)
返回值:
notna()方法返回一个大小相同的DataFrame对象,其布尔类型的成员表示对应的 原数据帧成员值是否不是无效值。
示例代码
下面的代码创建一个包含无效数据(NaN)的DataFrame对象:
>>> df = pd.DataFrame({'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
下面的代码使用notna()方法检测上述DataFrame对象中的有效值:
>>> df.notna()
age born name toy
0 True False True False
1 True True True True
2 False True True True