pandas 0.23 - DataFrame.notna()

pandas.DataFrame.notna




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pandas.DataFrame.notna

DataFrame.notna() [source]

मौजूदा (गैर-लापता) मूल्यों का पता लगाएं।

मान न होने पर इंगित करते हुए एक बूलियन समान-आकार की वस्तु लौटाएं। गैर-लापता मान True पर मैप हो जाते हैं। खाली स्ट्रिंग '' या numpy.inf जैसे numpy.inf को NA मान नहीं माना जाता है (जब तक कि आप pandas.options.mode.use_inf_as_na = True सेट नहीं करते हैं)। NA मान, जैसे कोई नहीं या numpy.NaN , गलत मानों के लिए मैप किया गया।

यह दिखाता है:

डेटा ढांचा

DataFrame में प्रत्येक तत्व के लिए बूल मानों का मास्क इंगित करता है कि क्या तत्व NA मान नहीं है।

यह भी देखें

DataFrame.notnull
नोटा का उपनाम
DataFrame.isna
बूलियन नोटा का विलोम
DataFrame.dropna
गुम मानों के साथ कुल्हाड़ियों के लेबल को हटा दें
notna
शीर्ष स्तर की सूचना

उदाहरण

दिखाएँ कि एक DataFrame में कौन सी प्रविष्टियाँ NA नहीं हैं।

>>> 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
>>> df.notna()
     age   born  name    toy
0   True  False  True  False
1   True   True  True   True
2  False   True  True   True

दिखाएँ कि किस श्रृंखला में प्रविष्टियाँ NA नहीं हैं।

>>> ser = pd.Series([5, 6, np.NaN])
>>> ser
0    5.0
1    6.0
2    NaN
dtype: float64
>>> ser.notna()
0     True
1     True
2    False
dtype: bool