Метод notnull() для DataFrame в Pandas

Введение

В этом лабораторном занятии мы узнаем, как использовать метод notnull() в библиотеке Pandas для Python. Метод notnull() используется для обнаружения существующих значений в DataFrame.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

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

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

Импортируем необходимые библиотеки

import pandas as pd
import numpy as np

Создаем 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'))

Выводим исходный DataFrame

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

Используем метод notnull() для обнаружения существующих значений

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

Резюме

В этом практическом занятии мы узнали, как использовать метод notnull() в Pandas для обнаружения существующих значений в DataFrame. Метод notnull() возвращает DataFrame, состоящий из булевых значений для каждого элемента, где True означает, что элемент не является пустым значением. Мы можем использовать этот метод для проверки наличия пропущенных или пустых значений в наших данных.