notnull() मेथड एक बूलियन मान लौटाता है यानी यदि डेटाफ्रेम में नल मान हैं, तो False लौटाया जाता है, अन्यथा True।
मान लीजिए निम्नलिखित हमारी CSV फ़ाइल है जिसमें कुछ NaN यानी नल मान हैं:
पहले CSV फ़ाइल पढ़ें:
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv")
नल नहीं मानों की जांच करें:
res = dataFrame.notnull()
अब, डेटाफ्रेम प्रदर्शित करने पर, CSV डेटा True और False के रूप में यानी बूलियन मानों में प्रदर्शित होगा क्योंकि notnull() बूलियन लौटाता है। नल मानों के लिए False प्रदर्शित होगा। नल-नहीं मानों के लिए True प्रदर्शित होगा।
उदाहरण
निम्नलिखित पूरा कोड है:
import pandas as pd
# CSV फ़ाइल पढ़ें
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv")
print("DataFrame...\n", dataFrame)
# डेटाफ्रेम में पंक्तियों और कॉलम की गिनती करें
print("\nNumber of rows and column in our DataFrame = ", dataFrame.shape)
res = dataFrame.notnull()
print("\nDataFrame displaying False for Null (NaN) value = \n", res)
dataFrame = dataFrame.dropna()
print("\nDataFrame after removing null values...\n", dataFrame)
print("\n(Updated) Number of rows and column in our DataFrame = ", dataFrame.shape)
आउटपुट
यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा:
DataFrame... Car Place UnitsSold 0 Audi Bangalore 80.0 1 Porsche Mumbai 110.0 2 RollsRoyce Pune NaN 3 BMW Delhi 200.0 4 Mercedes Hyderabad 80.0 5 Lamborghini Chandigarh NaN 6 Audi Mumbai NaN 7 Mercedes Pune 120.0 8 Lamborghini Delhi 100.0 Number of rows and column in our DataFrame = (9, 3) DataFrame displaying False for Null values = Car Place UnitsSold 0 True True True 1 True True True 2 True True False 3 True True True 4 True True True 5 True True False 6 True True False 7 True True True 8 True True True DataFrame after removing null values... Car Place UnitsSold 0 Audi Bangalore 80.0 1 Porsche Mumbai 110.0 3 BMW Delhi 200.0 4 Mercedes Hyderabad 80.0 7 Mercedes Pune 120.0 8 Lamborghini Delhi 100.0 (Updated)Number of rows and column in our DataFrame = (6, 3)
