本文主要介绍python dropna()和notnull()的用法区别，有很好的参考价值。希望对你有帮助。来和边肖一起看看吧。
定义一个DataFrame
data={'a':[1，2，3，NaN]，' b':['l '，' k '，' j '，' k']，' c':['12r '，' 45h '，' 45u '，' 456u']}
frame1=DataFrame(数据)
打印(框架1)
打印(' \n ')
print(frame1.dropna())
打印(' \n ')
print(frame1[frame1.notnull()])
输出：
当没有精确定位某一列，但该列中有空值时，dropna()会删除空值所在的行，但notnull()不会。
准确定位一列后，dropna()输出series，而notnull()输出DataFrame。
打印(框架1)
打印(' \n ')
print(frame1.a.dropna())
打印(' \n ')
print(frame 1[frame 1 . a . not null()])
输出：
补充：padas.notnull函数
Pandas的notnull函数，用于返回一组非空值。这里有一个例子。
1、构造一个DataFrame
df=pd。data frame([' 1 '，'蜜蜂'，'猫']，[无，无，'苍蝇']])
2、测试notnull函数
a=pd.notnull(df[0])
a会打印出来，结果如下。
0真
1个错误
3、通过a来取df的内容
b=df[a]
打印(b)
结果为
0 1 2
0 1蜜蜂猫
以上个人经历，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。如有错误或不足之处，请不吝赐教。
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