Pandas DataFrame.isull() e notnull() Função

Minahil Noor 30 janeiro 2023
  1. Sintaxe de pandas.DataFrame.isnull() e pandas.DataFrame.notnull():
  2. Códigos de exemplo: DataFrame.isull() Método de Verificação de Valores Nulos
  3. Códigos de exemplo: DataFrame.notnull() Método de verificação de valores não nulos
Pandas DataFrame.isull() e notnull() Função

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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