mars.dataframe.DataFrame.notna#

DataFrame.notna()#

检测现有的（非缺失）值。

返回一个同样大小的布尔对象，指示值是否不为NA。非缺失值映射为True。诸如空字符串 '' 或 numpy.inf 的字符不被视为NA值（除非您设置 pandas.options.mode.use_inf_as_na = True）。NA值，如None或 numpy.NaN，映射为False值。

Returns: 数据框中每个元素的布尔值掩码，指示该元素是否不是NA值。
Return type: 数据框

另请参阅

DataFrame.notnull: notna的别名。
DataFrame.isna: notna的布尔反转。
DataFrame.dropna: 省略缺失值的坐标轴标签。
notna: 顶级 notna。

示例

显示DataFrame中哪些条目不是NA。

>>> import numpy as np
>>> import mars.dataframe as md
>>> df = md.DataFrame({'age': [5, 6, np.NaN],
...                    'born': [md.NaT, md.Timestamp('1939-05-27'),
...                             md.Timestamp('1940-04-25')],
...                    'name': ['Alfred', 'Batman', ''],
...                    'toy': [None, 'Batmobile', 'Joker']})
>>> df.execute()
   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().execute()
     age   born  name    toy
0   True  False  True  False
1   True   True  True   True
2  False   True  True   True

显示序列中哪些条目不是NA。

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

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