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详解pandas.DataFrame.notnull()（检测非缺失值）函数使用方法

  • Post category:Python

pandas.DataFrame.notnull()是一个用于判断DataFrame对象中每个元素是否是非空值（即不是NaN或None）的方法。该方法会返回一个与DataFrame对象结构相同，但元素值是bool类型的新对象。对于非空元素，对应的值是True，否则对应的值是False。

语法

DataFrame.notnull()

参数

该方法不需要传入任何参数。

返回值

返回一个与原DataFrame结构相同的新对象，其中元素值是bool类型。

使用方法

下面是一个使用示例：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave'], 
        'age': [25, None, 30, 20], 
        'gender': ['F', 'M', None, 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 判断DataFrame中每个元素是否是非空值
notnull_df = df.notnull()

# 输出结果
print(notnull_df)

执行上述代码后，可以得到如下输出结果：

    name    age gender
0   True   True   True
1   True  False   True
2   True   True  False
3   True   True   True

可以看到，新产生的DataFrame对象与原来的对象结构相同，但每个元素的值都是bool类型的。其中，name、age和gender都有对应的True和False，分别表示这些元素是否是非空值。

下面再看一个实例：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
data = {'A': [1, None, 3, None], 
        'B': [None, 5, None, 7], 
        'C': [9, 10, None, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 判断DataFrame中每个元素是否是非空值
notnull_df = df.notnull()

# 输出结果
print(notnull_df)

执行上述代码后，可以得到如下输出结果：

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

在上述示例中，原DataFrame对象有一些元素的值是None或NaN，但通过notnull()方法，可以将这些元素的bool值确定下来。具体来说，第1行A列、第2行B列、第3行C列和第4行A、C列的元素对应的bool值都是False，而剩余的元素对应的bool值都是True。

需要注意的是，notnull()方法生成的新对象在使用时，常常会和原来的DataFrame对象配合使用。例如可以使用df[notnull_df['name']]这样的语句，筛选出原DataFrame对象中所有’name’列非空的行。

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