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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())

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]

  1. 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

  2. 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' ,'