Introdução
Neste laboratório, aprenderemos como usar o método notna() na biblioteca Pandas em Python. O método notna() é usado para detectar valores existentes em um DataFrame e retorna um DataFrame consistindo em valores booleanos para cada elemento, indicando se o elemento não é um valor NA.
Dicas para a VM
Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.
Às vezes, pode ser necessário aguardar alguns segundos para que o Jupyter Notebook termine de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido a limitações no Jupyter Notebook.
Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente para você.
Importar as bibliotecas necessárias
Primeiramente, precisamos importar a biblioteca pandas usando o alias pd e a biblioteca numpy usando o alias np. Essas bibliotecas são usadas para manipulação de dados e operações numéricas, respectivamente.
import pandas as pd
import numpy as np
Criar um DataFrame
Em seguida, criaremos um DataFrame com alguns dados de exemplo para demonstrar o uso do método notna(). Usaremos a função pd.DataFrame() para criar o 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'))
Exibir o DataFrame
Vamos imprimir o DataFrame para ver seu conteúdo e estrutura.
print("The DataFrame is:")
print(df)
Usar o método notna()
Agora, usaremos o método notna() no DataFrame para detectar os valores existentes. O método notna() retorna um DataFrame com a mesma forma do DataFrame original, onde cada elemento é um valor booleano indicando se o elemento correspondente não é um valor NA.
notna_df = df.notna()
print("The result of the notna() method is:")
print(notna_df)
Exibir o resultado
Vamos imprimir o DataFrame resultante para ver os valores booleanos que indicam os valores existentes.
print(notna_df)
Resumo
Neste laboratório, aprendemos como usar o método notna() na biblioteca Pandas para detectar valores existentes em um DataFrame. Este método é útil para tarefas de limpeza e análise de dados onde precisamos identificar valores ausentes ou nulos. Ao usar o método notna(), podemos obter rapidamente um DataFrame de valores booleanos indicando a presença ou ausência de valores existentes.