Funzione Pandas DataFrame.isnull() e notnull()
Minahil Noor
30 gennaio 2023
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Sintassi di
pandas.DataFrame.isnull()epandas.DataFrame.notnull(): -
Codici di esempio: Metodo
DataFrame.isnull()per verificare i valori nulli -
Codici di esempio: Metodo
DataFrame.notnull()per verificare i valori non nulli
La funzione Python Pandas DataFrame.isnull() rileva il valore mancante di un oggetto e la funzione DataFrame.notnull() rileva il valore non mancante di un oggetto.
Sintassi di pandas.DataFrame.isnull() e pandas.DataFrame.notnull():
DataFrame.isnull()
DataFrame.notnull()
Ritorno
Entrambe le funzioni restituiscono un valore booleano scalare per l’input scalare. Per l’input di array, entrambi restituiscono un array di boolean che indica se ogni elemento corrispondente è valido.
Codici di esempio: Metodo DataFrame.isnull() per verificare i valori nulli
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)
Produzione:
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
Per i valori nulli, la funzione ha restituito True.
Codici di esempio: Metodo DataFrame.notnull() per verificare i valori non nulli
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)
Produzione:
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
La funzione ha restituito True per valori non nulli.