pandas.Series.notna#

Обнаружить существующие (не пропущенные) значения.

Возвращает объект того же размера с булевыми значениями, указывающими, не являются ли значения NA. Не пропущенные значения отображаются в True. Символы, такие как пустые строки '' или numpy.inf не считаются значениями NA (если не установить pandas.options.mode.use_inf_as_na = True). Значения NA, такие как None или numpy.NaN, отображаются в значения False.

Возвращает:

Series: Маска логических значений для каждого элемента в Series, указывающая, не является ли элемент значением NA.

Смотрите также

Series.notnull: Псевдоним notna.
Series.isna: Булевый инверсия notna.
Series.dropna: Пропустить метки осей с пропущенными значениями.
notna: Верхнеуровневый notna.

Примеры

Показать, какие записи в DataFrame не являются NA.

>>> df = pd.DataFrame(dict(age=[5, 6, np.nan],
...                        born=[pd.NaT, pd.Timestamp('1939-05-27'),
...                              pd.Timestamp('1940-04-25')],
...                        name=['Alfred', 'Batman', ''],
...                        toy=[None, 'Batmobile', 'Joker']))
>>> df
   age       born    name        toy
0  5.0        NaT  Alfred       None
1  6.0 1939-05-27  Batman  Batmobile
2  NaN 1940-04-25              Joker

>>> df.notna()
     age   born  name    toy
0   True  False  True  False
1   True   True  True   True
2  False   True  True   True

Показать, какие записи в Series не являются NA.

>>> ser = pd.Series([5, 6, np.nan])
>>> ser
0    5.0
1    6.0
2    NaN
dtype: float64

>>> ser.notna()
0     True
1     True
2    False
dtype: bool