Python-パンダインデックスのどのエントリがNAではないかを表示します
パンダインデックスのどのエントリがNAでないかを表示するには、 index.notna()を使用します 方法。まず、必要なライブラリをインポートします-
import pandas as pd import numpy as np
いくつかのNaN値を使用してPandasインデックスを作成する-
index = pd.Index([5, 65, np.nan, 17, 75, np.nan])
パンダのインデックスを表示する-
print("Pandas Index...\n",index) パンダインデックスのどのエントリがNAではないかを表示します。 NA以外のエントリの場合はTrueを返します-
print("\nCheck which entries are not-NA...\n", index.notna())
例
以下はコードです-
import pandas as pd
import numpy as np
# Creating Pandas index with some NaN values
index = pd.Index([5, 65, np.nan, 17, 75, np.nan])
# Display the Pandas index
print("Pandas Index...\n",index)
# Return the number of elements in the Index
print("\nNumber of elements in the index...\n",index.size)
# Return the dtype of the data
print("\nThe dtype object...\n",index.dtype)
# Show which entries in a Pandas index are not-NA
# Return True for non-NA entries
print("\nCheck which entries are not-NA...\n", index.notna()) 出力
これにより、次の出力が生成されます-
Pandas Index... Float64Index([5.0, 65.0, nan, 17.0, 75.0, nan], dtype='float64') Number of elements in the index... 6 The dtype object... float64 Check which entries are not-NA... [ True True False True True False]
-
PythonPandas-データフレームオブジェクトが等しいかどうかを確認します
DataFrameオブジェクトが等しいかどうかを確認するには、equals()メソッドを使用します。最初に、2つの列を持つDataFrame1を作成しましょう- dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Reg_Price": [700
-
指定されたインデックスがPythonPandasシリーズに存在しない場合はどうなりますか?
インデックス値をカスタマイズする場合は、 series_name [‘index_value’]を使用してアクセスします。 。 「index_value」 シリーズに渡されたものは、元のシリーズと一致するように試みられます。見つかった場合は、対応するデータもコンソールに表示されます。 アクセスしようとしているインデックスがシリーズに存在しない場合、エラーがスローされます。以下に示します。 例 import pandas as pd my_data = [34, 56, 78, 90, 123, 45] my_index = ['ab', 'mn' ,'