Pandas DataFrame.isnull() 및 notnull() 함수
Minahil Noor
2023년1월30일
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pandas.DataFrame.isnull()및pandas.DataFrame.notnull()의 구문 : -
예제 코드: Null 값을 확인하는
DataFrame.isnull()메서드 -
예제 코드: Not Null 값을 확인하는
DataFrame.notnull()메서드
Python Pandas DataFrame.isnull() 함수는 객체의 누락 된 값을 감지하고 DataFrame.notnull() 함수는 객체의 누락되지 않은 값을 감지합니다.
pandas.DataFrame.isnull()및pandas.DataFrame.notnull()의 구문 :
DataFrame.isnull()
DataFrame.notnull()
반환
두 함수 모두 스칼라 입력에 대해 스칼라 부울을 반환합니다. 배열 입력의 경우 둘 다 해당하는 각 요소가 유효한지 여부를 나타내는 부울 배열을 반환합니다.
예제 코드: Null 값을 확인하는DataFrame.isnull()메서드
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)
출력:
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 값의 경우 함수가 True를 반환했습니다.
예제 코드: Not Null 값을 확인하는DataFrame.notnull()메서드
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)
출력:
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
이 함수는 null이 아닌 값에 대해 True를 반환했습니다.