pyspark.pandas.notnull¶
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pyspark.pandas。notnull( obj ) ¶ -
檢測現有(non-missing)值。
返回一個布爾同樣對象表示如果價值觀不NA。Non-missing值映射到正確的。NA的價值觀,如沒有或
numpy.NaN,得到映射到錯誤的價值觀。- 返回
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- bool或布爾值的數組類
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的麵具bool值為每個元素表示一個元素是否不是一個NA的價值。
另請參閱
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並網發電 -
檢測缺失值類似數組的對象。
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Series.notna -
布爾Series.isna逆。
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DataFrame.notnull -
布爾DataFrame.isnull逆。
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Index.notna -
布爾Index.isna逆。
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Index.notnull -
布爾Index.isnull逆。
例子
顯示哪些條目DataFrame NA。
> > >df=ps。DataFrame({“年齡”:(5,6,np。南),…“生”:(pd。NaT,pd。時間戳(“1939-05-27”),…pd。時間戳(“1940-04-25”)),…“名字”:(“阿爾弗雷德”,“蝙蝠俠”,”),…“玩具”:(沒有一個,“蝙蝠俠”,“小醜”]})> > >df時代出生的名字玩具0 5.0 NaT阿爾弗雷德沒有1 6.0 1939-05-27蝙蝠俠蝙蝠車2南1940-04-25小醜
> > >df。notnull()時代出生的名字玩具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
在一係列不NA顯示哪些條目。
> > >爵士=ps。係列([5,6,np。南])> > >爵士0 5.01 6.02南dtype: float64
> > >ps。notna(爵士)0真實1真正的2錯誤dtype: bool
> > >ps。notna(爵士。指數)真正的