聊聊python dropna()和notnull()的用法区别
更新时间：2021年03月06日 14:39:45 作者：偏偏是闷豆豆
这篇文章主要介绍了聊聊python dropna()和notnull()的用法区别，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
定义一个DataFrame
data = {'a':[1,2,3,NaN],'b':['l','k','j','k'],'c':['12r','45h','45u','456u']}
frame1 = DataFrame(data)
print(frame1)
print('\n')
print(frame1.dropna())
print('\n')
print(frame1[frame1.notnull()])
输出：
当未精确定位到某一列，但该列中存在空值时，dropna()会将空值所在行删除，而notnull()不会
在精确定位到某一列后，dropna()会输出series，而notnull()输出DataFrame
print(frame1)
print('\n')
print(frame1.a.dropna())
print('\n')
print(frame1[frame1.a.notnull()])
输出：
补充：padas.notnull函数
pandas的notnull函数，用于返回非空值的集合。下面举一个例子。
1、构造一个DataFrame
df = pd.DataFrame([['1', 'bee', 'cat'], [None, None, 'fly']])
2、测试notnull函数
a = pd.notnull(df[0])
将a打印一下，结果如下。
0 True 1 False
3、通过a来取df的内容
b = df[a] print(b)
结果为
0 1 2 0 1 bee cat
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
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