Méthode notnull du DataFrame Pandas

Introduction

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à utiliser la méthode notnull() de la bibliothèque Pandas de Python. La méthode notnull() est utilisée pour détecter les valeurs existantes dans un DataFrame.

Conseils sur la machine virtuelle

Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Carnet de notes pour accéder à Jupyter Notebook pour la pratique.

Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que Jupyter Notebook ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations de Jupyter Notebook.

Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous résoudrons rapidement le problème pour vous.

Importez les bibliothèques nécessaires

import pandas as pd
import numpy as np

Créez 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'))

Affichez le DataFrame original

print("------Le DataFrame est----------")
print(df)

Utilisez la méthode notnull() pour détecter les valeurs existantes

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

Sommaire

Dans ce laboratoire, nous avons appris à utiliser la méthode notnull() dans Pandas pour détecter les valeurs existantes dans un DataFrame. La méthode notnull() renvoie un DataFrame composé de valeurs booléennes pour chaque élément, où True indique que l'élément n'est pas une valeur nulle. Nous pouvons utiliser cette méthode pour vérifier s'il y a des valeurs manquantes ou nulles dans nos données.