Python | Pandas Index.notnull()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

La función Pandas Index.notnull()detecta valores existentes (que no faltan). Esta función devuelve un objeto booleano del mismo tamaño que indica si los valores no son NA. Los valores que no faltan se asignan a True. Los caracteres como strings vacías «o numpy.inf no se consideran valores NA (a menos que configure pandas.options.mode.use_inf_as_na = True). Los valores NA, como Ninguno o numpy.NaN, se asignan a valores falsos.

Sintaxis: Index.notnull()

Devuelve: array booleana para indicar qué entradas no son NA.

Ejemplo #1: Use Index.notnull()()la función para detectar valores faltantes en el Índice dado.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the index
idx = pd.Index(['Jan', '', 'Mar', None, 'May', 'Jun', 'Jul',
                         'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'])
  
# Print the Index
idx

Producción :

Averigüemos todos los valores que no faltan en el Índice

# to find the non-missing values.
idx.notnull()

Producción :

Como podemos ver en la salida, todos los valores que no faltan se han asignado Truey todos los valores que faltan se han asignado a False. Tenga en cuenta que la string vacía se ha asignado True, ya que una string vacía no se considera un valor faltante.
 

Ejemplo n.º 2: utilice Index.notnull()la función para averiguar todos los valores que no faltan en el índice.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the index
idx = pd.Index([22, 14, 8, 56, None, 21, None, 23])
  
# Print the Index
idx

Producción :

Averigüemos todos los valores que no faltan en el Índice

# to find the non-missing values.
idx.notnull()

Producción :

Como podemos ver en la salida, todos los valores que no faltan se han asignado Truey todos los valores que faltan se han asignado a False.