Pandas DataFrame.isull() e notnull() Função
Minahil Noor
30 janeiro 2023
Pandas
Pandas DataFrame
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Sintaxe de
pandas.DataFrame.isnull()epandas.DataFrame.notnull(): -
Códigos de exemplo:
DataFrame.isull()Método de Verificação de Valores Nulos -
Códigos de exemplo:
DataFrame.notnull()Método de verificação de valores não nulos
Python Pandas DataFrame.isull() função detecta o valor em falta de um objecto e a função DataFrame.notnull() detecta o valor em falta de um objecto.
Sintaxe de pandas.DataFrame.isnull() e pandas.DataFrame.notnull():
DataFrame.isnull()
DataFrame.notnull()
Devolver
Ambas as funções retornam booleano escalar para entrada escalar. Para entrada de matriz, ambas retornam um array de booleano indicando se cada elemento correspondente é válido.
Códigos de exemplo: DataFrame.isull() Método de Verificação de 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)
Resultado:
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 valores nulos, a função retornou True.
Códigos de exemplo: DataFrame.notnull() Método de verificação de valores não 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)
Resultado:
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
A função retornou True para valores não nulos.
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