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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章聊聊python dropna()和notnull()的用法区别由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
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1
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3
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7
|
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()])
|
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 。
|
1
2
3
4
5
|
print
(frame1)
print
(
'\n'
)
print
(frame1.a.dropna())
print
(
'\n'
)
print
(frame1[frame1.a.notnull()])
|
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.
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1
|
df
=
pd.dataframe([[
'1'
,
'bee'
,
'cat'
], [none, none,
'fly'
]])
|
|
1
|
a
=
pd.notnull(df[
0
])
|
将a打印一下，结果如下.
|
1
2
|
0
true
1
false
|
|
1
2
|
b
=
df[a]
print
(b)
|
结果为 。
|
1
2
|
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我。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教.
原文链接：https://blog.csdn.net/a2439713456/article/details/100185979 。
最后此篇关于聊聊python dropna()和notnull()的用法区别的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于聊聊python dropna()和notnull()的用法区别的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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