maxframe.dataframe.Index.notna#

Index.notna()#

检测存在的（非缺失）值。

返回一个与原对象大小相同的布尔值对象，表示值是否不是 NA。非缺失值被映射为 True。诸如空字符串 '' 或 numpy.inf 这样的字符不被认为是 NA 值（除非你设置了 pandas.options.mode.use_inf_as_na = True）。NA 值，例如 None 或 numpy.NaN，会被映射为 False。

返回:: 一个布尔值掩码，用于 DataFrame 中的每个元素，表示该元素是否不是 NA 值。
返回类型:: DataFrame

参见

DataFrame.notnull: notna 的别名。
DataFrame.isna: notna 的布尔反值。
DataFrame.dropna: 省略带有缺失值的轴标签。
notna: 顶层 notna 函数。

示例

显示 DataFrame 中哪些条目不是 NA。

>>> import numpy as np
>>> import maxframe.dataframe as md
>>> df = md.DataFrame({'age': [5, 6, np.NaN],
...                    'born': [md.NaT, md.Timestamp('1939-05-27'),
...                             md.Timestamp('1940-04-25')],
...                    'name': ['Alfred', 'Batman', ''],
...                    'toy': [None, 'Batmobile', 'Joker']})
>>> df.execute()
   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().execute()
     age   born  name    toy
0   True  False  True  False
1   True   True  True   True
2  False   True  True   True

显示 Series 中哪些条目不是 NA。

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

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