Pandas DataFrame.isnull()と notnull()関数
Minahil Noor
2023年1月30日
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pandas.DataFrame.isnull()とpandas.DataFrame.notnull()の構文： -
コード例：
DataFrame.isnull()NULL 値を調べるメソッド -
コード例：
DataFrame.notnull()非 null 値をチェックするメソッド
Python Pandas の DataFrame.isnull() 関数はオブジェクトの欠損値を検出し、DataFrame.notnull() 関数はオブジェクトの非欠損値を検出します。
pandas.DataFrame.isnull() と pandas.DataFrame.notnull() の構文：
DataFrame.isnull()
DataFrame.notnull()
戻り値
どちらの関数もスカラ入力に対しては、スカラのブール値を返します。配列入力の場合は、どちらも対応する各要素が有効かどうかを示すブール値の配列を返します。
コード例：DataFrame.isnull() NULL 値を調べるメソッド
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)
出力：
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
null 値の場合、関数は True を返しました。
コード例：DataFrame.notnull() 非 null 値をチェックするメソッド
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)
出力：
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
関数は、null 以外の値に対して True を返します。