【Pandas DataFrame】isna()やnotna()メソッドで、データフレームの要素が欠損値か否かを判定することができます。

python

pandasのDataFrameでは、isna()notna()メソッドを使用することで、要素が欠損値か否かを判定することができます。

isna()メソッドは、欠損値をTrue、それ以外をFalseとして判定します。

notna()メソッドは、欠損値をFalse、それ以外をTrueとして判定します。

以下のようなDataFrameを考えます。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, None, 10],
'C': [11, 12, None, 14, 15]
})
print(df)
   A     B     C
0 1 6.0 11.0
1 2 7.0 12.0
2 3 8.0 NaN
3 4 NaN 14.0
4 5 10.0 15.0

isna()メソッドを使用すると、欠損値をTrue、それ以外をFalseとして判定したDataFrameを取得できます。

print(df.isna())
       A      B      C
0 False False False
1 False False False
2 False False True
3 False True False
4 False False False

notna()メソッドを使用すると、欠損値をFalse、それ以外をTrueとして判定したDataFrameを取得できます。

print(df.notna())
      A     B      C
0 True True True
1 True True True
2 True True False
3 True False True
4 True True True
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