Метод notna() для DataFrame в Pandas

Введение

В этом практическом занятии мы научимся использовать метод notna() из библиотеки Pandas в Python. Метод notna() используется для обнаружения существующих значений в DataFrame и возвращает DataFrame, состоящий из булевых значений для каждого элемента, указывающих, является ли элемент не значением NA.

Советы по использованию ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и приступить к практике в Jupyter Notebook.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook полностью загрузится. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений в Jupyter Notebook.

Если вы столкнетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импортируем необходимые библиотеки

Сначала нам нужно импортировать библиотеку pandas с псевдонимом pd и библиотеку numpy с псевдонимом np. Эти библиотеки используются соответственно для манипуляций с данными и численных операций.

import pandas as pd
import numpy as np

Создаем DataFrame

Далее мы создадим DataFrame с некоторыми примерами данных, чтобы продемонстрировать использование метода notna(). Мы будем использовать функцию pd.DataFrame() для создания 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'))

Отображаем DataFrame

Распечатаем DataFrame, чтобы увидеть его содержимое и структуру.

print("The DataFrame is:")
print(df)

Используем метод notna()

Теперь мы применим метод notna() к DataFrame, чтобы определить существующие значения. Метод notna() возвращает DataFrame с такой же формой, как и исходный DataFrame, где каждый элемент является булевым значением, указывающим, является ли соответствующий элемент не значением NA.

notna_df = df.notna()
print("The result of the notna() method is:")
print(notna_df)

Отображаем результат

Распечатаем полученный DataFrame, чтобы увидеть булевые значения, указывающие на существующие значения.

print(notna_df)

Резюме

В этом практическом занятии мы узнали, как использовать метод notna() в библиотеке Pandas для определения существующих значений в DataFrame. Этот метод полезен для задач по очистке и анализу данных, когда необходимо выявить отсутствующие или пустые значения. Используя метод notna(), мы можем быстро получить DataFrame с булевыми значениями, указывающими на наличие или отсутствие существующих значений.