Phương thức notnull () trả về giá trị Boolean, tức là nếu DataFrame có (các) giá trị null, thì trả về False, còn lại là True.
Giả sử sau đây là tệp CSV của chúng tôi với một số giá trị NaN tức là null -
Trước tiên, hãy để chúng tôi đọc tệp CSV -
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv") Kiểm tra các giá trị không null -
res = dataFrame.notnull()
Bây giờ, khi hiển thị DataFrame, dữ liệu CSV sẽ được hiển thị ở dạng True và False, tức là các giá trị boolean vì notnull () trả về boolean. Đối với các giá trị Null, False sẽ được hiển thị. Đối với các giá trị Not-Null, True sẽ được hiển thị.
Ví dụ
Sau đây là mã hoàn chỉnh -
import pandas as pd
# reading csv file
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv")
print("DataFrame...\n",dataFrame)
# count the rows and columns in a DataFrame
print("\nNumber of rows and column in our DataFrame = ",dataFrame.shape)
res = dataFrame.notnull()
print("\nDataFrame displaying False for Null (NaN) value = \n",res)
dataFrame = dataFrame.dropna()
print("\nDataFrame after removing null values...\n",dataFrame)
print("\n(Updated) Number of rows and column in our DataFrame = ",dataFrame.shape) Đầu ra
Điều này sẽ tạo ra kết quả sau -
DataFrame... Car Place UnitsSold 0 Audi Bangalore 80.0 1 Porsche Mumbai 110.0 2 RollsRoyce Pune NaN 3 BMW Delhi 200.0 4 Mercedes Hyderabad 80.0 5 Lamborghini Chandigarh NaN 6 Audi Mumbai NaN 7 Mercedes Pune 120.0 8 Lamborghini Delhi 100.0 Number of rows and column in our DataFrame = (9, 3) DataFrame displaying False for Null values = Car Place UnitsSold 0 True True True 1 True True True 2 True True False 3 True True True 4 True True True 5 True True False 6 True True False 7 True True True 8 True True True DataFrame after removing null values... Car Place UnitsSold 0 Audi Bangalore 80.0 1 Porsche Mumbai 110.0 3 BMW Delhi 200.0 4 Mercedes Hyderabad 80.0 7 Mercedes Pune 120.0 8 Lamborghini Delhi 100.0 (Updated)Number of rows and column in our DataFrame = (6, 3)