Método notnull de DataFrame de Pandas

Introducción

En este laboratorio, aprenderemos a usar el método notnull() de la biblioteca Pandas de Python. El método notnull() se utiliza para detectar valores existentes en un DataFrame.

Consejos sobre la VM

Una vez que se haya iniciado la VM, haga clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.

A veces, es posible que tenga que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.

Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje sus comentarios después de la sesión y lo resolveremos rápidamente para usted.

Importar las bibliotecas necesarias

import pandas as pd
import numpy as np

Crear un DataFrame

df = pd.DataFrame([(0.0, np.nan, -1.0, 1.0),
                   (np.nan, 2.0, np.nan, np.nan),
                   (2.0, 3.0, np.nan, 9.0)],
                  columns=list('abcd'))

Imprimir el DataFrame original

print("------El DataFrame es----------")
print(df)

Utilizar el método notnull() para detectar valores existentes

print("---------------------------------")
print(df.notnull())

Resumen

En este laboratorio, aprendimos cómo utilizar el método notnull() en Pandas para detectar valores existentes en un DataFrame. El método notnull() devuelve un DataFrame compuesto por valores booleanos para cada elemento, donde True indica que el elemento no es un valor nulo. Podemos utilizar este método para comprobar valores faltantes o nulos en nuestros datos.