Función Pandas DataFrame.isnull() y notnull()
Minahil Noor
30 enero 2023
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Sintaxis de
pandas.DataFrame.isnull()ypandas.DataFrame.notnull(): -
Códigos de ejemplo: Método
DataFrame.isnull()para comprobar los valores nulos -
Códigos de ejemplo:
DataFrame.notnull()Método para comprobar valores no nulos
La función DataFrame.isnull() de Python Pandas detecta el valor faltante de un objeto y la función DataFrame.notnull() detecta el valor no faltante de un objeto.
Sintaxis de pandas.DataFrame.isnull() y pandas.DataFrame.notnull():
DataFrame.isnull()
DataFrame.notnull()
Retornan
Ambas funciones devuelven un booleano escalar para la entrada escalar. Para la entrada de un array, ambas devuelven un array de booleanos indicando si cada elemento correspondiente es válido.
Códigos de ejemplo: Método DataFrame.isnull() para comprobar los valores nulos
import pandas as pd
import numpy as np
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: np.nan, 2: 80,3: 78,4: 95},
'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
'Obtained Marks': {0: np.nan, 1: 75, 2: 82, 3: np.nan, 4: 45}})
print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)
dataframe1 = dataframe.isnull()
print("The output is: \n")
print(dataframe1)
Producción:
The Original Data frame is:
Attendance Name Obtained Marks
0 60.0 Olivia NaN
1 NaN John 75.0
2 80.0 Laura 82.0
3 78.0 Ben NaN
4 95.0 Kevin 45.0
The output is:
Attendance Name Obtained Marks
0 False False True
1 True False False
2 False False False
3 False False True
4 False False False
Para los valores nulos, la función ha devuelto True.
Códigos de ejemplo: DataFrame.notnull() Método para comprobar valores no nulos
import pandas as pd
import numpy as np
dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: np.nan, 2: 80,3: 78,4: 95},
'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
'Obtained Marks': {0: np.nan, 1: 75, 2: 82, 3: np.nan, 4: 45}})
print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)
dataframe1 = dataframe.notnull()
print("The output is: \n")
print(dataframe1)
Producción:
The Original Data frame is:
Attendance Name Obtained Marks
0 60.0 Olivia NaN
1 NaN John 75.0
2 80.0 Laura 82.0
3 78.0 Ben NaN
4 95.0 Kevin 45.0
The output is:
Attendance Name Obtained Marks
0 True True False
1 False True True
2 True True True
3 True True False
4 True True True
La función ha devuelto True para valores no nulos.