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法律研究Python Pandas – 使用 notnull() 檢查空值
notnull() 方法返回一個布林值，即如果 DataFrame 具有空值，則返回 False，否則返回 True。
假設以下 CSV 檔案包含一些 NaN（即空值）−
首先，我們先讀取 CSV 檔案 −
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv")檢查非空值 −
res = dataFrame.notnull()
現在，在顯示 DataFrame 時，CSV 資料將以 True 和 False（即布林值）的形式顯示，因為 notnull() 返回布林值。對於空值，將顯示 False。對於非空值，將顯示 True。
示例
以下是完整程式碼 −
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)輸出
以下為輸出結果 −
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)
更新時間： 2021 年 9 月 28 日
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