Python酷库之旅-第三方库Pandas(023)_开发测试

Python酷库之旅-第三方库Pandas(023)

创始人

2024-12-27 19:07:32

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一、用法精讲

58、pandas.isnull函数

58-1、语法

58-2、参数

58-3、功能

58-4、返回值

58-5、说明

58-6、用法

58-6-1、数据准备

58-6-2、代码示例

58-6-3、结果输出

59、pandas.notna函数

59-1、语法

59-2、参数

59-3、功能

59-4、返回值

59-5、说明

59-6、用法

59-6-1、数据准备

59-6-2、代码示例

59-6-3、结果输出

60、pandas.notnull函数

60-1、语法

60-2、参数

60-3、功能

60-4、返回值

60-5、说明

60-6、用法

60-6-1、数据准备

60-6-2、代码示例

60-6-3、结果输出

二、推荐阅读

1、Python筑基之旅

2、Python函数之旅

3、Python算法之旅

4、Python魔法之旅

5、博客个人主页

一、用法精讲

58、pandas.isnull函数

58-1、语法

# 58、pandas.isnull函数 pandas.isnull(obj) Detect missing values for an array-like object.  This function takes a scalar or array-like object and indicates whether values are missing (NaN in numeric arrays, None or NaN in object arrays, NaT in datetimelike).  Parameters: obj scalar or array-like Object to check for null or missing values.  Returns: bool or array-like of bool For scalar input, returns a scalar boolean. For array input, returns an array of boolean indicating whether each corresponding element is missing.

58-2、参数

58-2-1、data(必须)：单个对象，类型可以是以下之一：

58-2-1-1、DataFrame：数据框

58-2-1-2、Series：序列

58-2-1-3、Index：索引

58-2-1-4、标量值(如整数、浮点数、字符串等)

58-3、功能

用于检测给定对象中是否存在缺失值。

58-4、返回值

返回一个与输入对象形状相同的布尔类型对象，表示对应位置是否为缺失值(NaN、None 等)。具体形式如下：

58-4-1、如果输入为DataFrame：返回一个DataFrame，其中每个元素为布尔值，表示相应位置是否为缺失值。

58-4-2、如果输入为Series：返回一个Series，其中每个元素为布尔值，表示相应位置是否为缺失值。

58-4-3、如果输入为Index：返回一个Index，其中每个元素为布尔值，表示相应位置是否为缺失值。

58-4-4、如果输入为标量值：返回一个布尔值，表示该值是否为缺失值。

58-5、说明

该函数在数据预处理和清洗过程中非常有用，可以帮助快速定位缺失数据。

58-6、用法

58-6-1、数据准备

无

58-6-2、代码示例

# 58、pandas.isnull函数 # 58-1、对DataFrame检测 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({     'A': [1, 2, np.nan],     'B': [np.nan, 2, 3],     'C': [1, np.nan, 3] }) print(pd.isnull(df), end='\n\n')  # 58-2、对Series检测 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({     'A': [1, 2, np.nan],     'B': [np.nan, 2, 3],     'C': [1, np.nan, 3] }) s = pd.Series([1, np.nan, 3]) print(pd.isnull(s), end='\n\n')  # 58-3、对标量值检测 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({     'A': [1, 2, np.nan],     'B': [np.nan, 2, 3],     'C': [1, np.nan, 3] }) print(pd.isnull(np.nan)) print(pd.isnull(3))

58-6-3、结果输出

# 58、pandas.isnull函数 # 58-1、对DataFrame检测 #        A      B      C # 0  False   True  False # 1  False  False   True # 2   True  False  False  # 58-2、对Series检测 # 0    False # 1     True # 2    False # dtype: bool  # 58-3、对标量值检测 # True # False

59、pandas.notna函数

59-1、语法

# 59、pandas.notna函数 pandas.notna(obj) Detect non-missing values for an array-like object.  This function takes a scalar or array-like object and indicates whether values are valid (not missing, which is NaN in numeric arrays, None or NaN in object arrays, NaT in datetimelike).  Parameters: obj array-like or object value Object to check for not null or non-missing values.  Returns: bool or array-like of bool For scalar input, returns a scalar boolean. For array input, returns an array of boolean indicating whether each corresponding element is valid.

59-2、参数

59-2-1、data(必须)：单个对象，类型可以是以下之一：

59-2-1-1、DataFrame：数据框

59-2-1-2、Series：序列

59-2-1-3、Index：索引

59-2-1-4、标量值(如整数、浮点数、字符串等)

59-3、功能

用于检测给定对象中是否存在非缺失值，它与pandas.isnull(obj)函数相反。

59-4、返回值

返回一个与输入对象形状相同的布尔类型对象，表示对应位置是否为非缺失值，具体形式如下：

59-4-1、如果输入为DataFrame：返回一个DataFrame，其中每个元素为布尔值，表示相应位置是否为非缺失值。

59-4-2、如果输入为Series：返回一个Series，其中每个元素为布尔值，表示相应位置是否为非缺失值。

59-4-3、如果输入为Index：返回一个Index，其中每个元素为布尔值，表示相应位置是否为非缺失值。

59-4-4、如果输入为标量值：返回一个布尔值，表示该值是否为非缺失值。

59-5、说明

该函数在数据预处理和清洗过程中非常有用，可以帮助快速定位非缺失数据。

59-6、用法

59-6-1、数据准备

无

59-6-2、代码示例

# 59、pandas.notna函数 # 59-1、对DataFrame检测 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({     'A': [1, 2, np.nan],     'B': [np.nan, 2, 3],     'C': [1, np.nan, 3] }) print(pd.notna(df), end='\n\n')  # 59-2、对Series检测 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({     'A': [1, 2, np.nan],     'B': [np.nan, 2, 3],     'C': [1, np.nan, 3] }) s = pd.Series([1, np.nan, 3]) print(pd.notna(s), end='\n\n')  # 59-3、对标量值检测 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({     'A': [1, 2, np.nan],     'B': [np.nan, 2, 3],     'C': [1, np.nan, 3] }) print(pd.notna(np.nan)) print(pd.notna(3))

59-6-3、结果输出

# 59、pandas.notna函数 # 59-1、对DataFrame检测 #        A      B      C # 0   True  False   True # 1   True   True  False # 2  False   True   True  # 59-2、对Series检测 # 0     True # 1    False # 2     True # dtype: bool  # 59-3、对标量值检测 # False # True

60、pandas.notnull函数

60-1、语法

# 60、pandas.notnull函数 pandas.notnull(obj) Detect non-missing values for an array-like object.  This function takes a scalar or array-like object and indicates whether values are valid (not missing, which is NaN in numeric arrays, None or NaN in object arrays, NaT in datetimelike).  Parameters: obj array-like or object value Object to check for not null or non-missing values.  Returns: bool or array-like of bool For scalar input, returns a scalar boolean. For array input, returns an array of boolean indicating whether each corresponding element is valid.

60-2、参数

60-2-1、data(必须)：单个对象，类型可以是以下之一：

60-2-1-1、DataFrame：数据框

60-2-1-2、Series：序列

60-2-1-3、Index：索引

60-2-1-4、标量值(如整数、浮点数、字符串等)

60-3、功能

用于检测给定对象中是否存在非缺失值，它与pandas.notna(obj)函数功能相同。

60-4、返回值

返回一个与输入对象形状相同的布尔类型对象，表示对应位置是否为非缺失值，具体形式如下：

60-4-1、如果输入为DataFrame：返回一个DataFrame，其中每个元素为布尔值，表示相应位置是否为非缺失值。

60-4-2、如果输入为Series：返回一个Series，其中每个元素为布尔值，表示相应位置是否为非缺失值。

60-4-3、如果输入为Index：返回一个Index，其中每个元素为布尔值，表示相应位置是否为非缺失值。

60-4-4、如果输入为标量值：返回一个布尔值，表示该值是否为非缺失值。

60-5、说明