pyspark.pandas.notna¶
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pyspark.pandas。notna( obj ) ¶ -
检测现有(non-missing)值。
返回一个布尔同样对象表示如果价值观不NA。Non-missing值映射到正确的。NA的价值观,如没有或
numpy.NaN,得到映射到错误的价值观。- 返回
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- bool或布尔值的数组类
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的面具bool值为每个元素表示一个元素是否不是一个NA的价值。
另请参阅
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并网发电 -
检测缺失值类似数组的对象。
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Series.notna -
布尔Series.isna逆。
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DataFrame.notnull -
布尔DataFrame.isnull逆。
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Index.notna -
布尔Index.isna逆。
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Index.notnull -
布尔Index.isnull逆。
例子
显示哪些条目DataFrame NA。
> > >df=ps。DataFrame({“年龄”:(5,6,np。南),…“生”:(pd。NaT,pd。时间戳(“1939-05-27”),…pd。时间戳(“1940-04-25”)),…“名字”:(“阿尔弗雷德”,“蝙蝠侠”,”),…“玩具”:(没有一个,“蝙蝠侠”,“小丑”]})> > >df时代出生的名字玩具0 5.0 NaT阿尔弗雷德没有1 6.0 1939-05-27蝙蝠侠蝙蝠车2南1940-04-25小丑
> > >df。notnull()时代出生的名字玩具0真的假的真的假的1真的真的真的真的2假真的真的真的
在一系列不NA显示哪些条目。
> > >爵士=ps。系列([5,6,np。南])> > >爵士0 5.01 6.02南dtype: float64
> > >ps。notna(爵士)0真实1真正的2错误dtype: bool
> > >ps。notna(爵士。指数)真正的