pandas.Series.notna #

系列。notna ( ) [来源] #

检测现有（非缺失）值。

返回一个相同大小的布尔对象，指示值是否不为 NA。非缺失值被映射为 True。空字符串''或等字符numpy.inf不被视为 NA 值（除非您设置）。 NA 值（例如 None 或）会映射到 False 值。pandas.options.mode.use_inf_as_na = Truenumpy.NaN

返回：

系列: Series 中每个元素的布尔值掩码，指示元素是否不是 NA 值。

也可以看看

Series.notnull: notna 的别名。
Series.isna: notna 的布尔逆。
Series.dropna: 省略带有缺失值的轴标签。
notna: 顶级不是。

例子

显示 DataFrame 中的哪些条目不是 NA。

>>> df = pd.DataFrame(dict(age=[5, 6, np.nan],
...                        born=[pd.NaT, pd.Timestamp('1939-05-27'),
...                              pd.Timestamp('1940-04-25')],
...                        name=['Alfred', 'Batman', ''],
...                        toy=[None, 'Batmobile', 'Joker']))
>>> df
   age       born    name        toy
0  5.0        NaT  Alfred       None
1  6.0 1939-05-27  Batman  Batmobile
2  NaN 1940-04-25              Joker

>>> df.notna()
     age   born  name    toy
0   True  False  True  False
1   True   True  True   True
2  False   True  True   True

显示系列中的哪些条目不适用。

>>> ser = pd.Series([5, 6, np.nan])
>>> ser
0    5.0
1    6.0
2    NaN
dtype: float64

>>> ser.notna()
0     True
1     True
2    False
dtype: bool