notnull() পদ্ধতিটি একটি বুলিয়ান মান প্রদান করে, যেমন যদি ডেটাফ্রেমে নাল মান(গুলি) থাকে, তাহলে False ফেরত দেওয়া হয়, অন্যথায় True৷
ধরা যাক নিচের কিছু NaN অর্থাৎ শূন্য মান সহ আমাদের CSV ফাইল −
আসুন প্রথমে CSV ফাইলটি পড়ি -
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv") শূন্য মান নয় -
পরীক্ষা করা হচ্ছেres = dataFrame.notnull()
এখন, DataFrame প্রদর্শন করার সময়, CSV ডেটা True এবং False আকারে প্রদর্শিত হবে অর্থাৎ বুলিয়ান মান কারণ notnull() বুলিয়ান রিটার্ন করে। শূন্য মানগুলির জন্য, False প্রদর্শিত হবে। নট-নাল মানগুলির জন্য, সত্য প্রদর্শিত হবে৷
উদাহরণ
নিম্নলিখিত সম্পূর্ণ কোড -
import pandas as pd
# reading csv file
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv")
print("DataFrame...\n",dataFrame)
# count the rows and columns in a DataFrame
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) আউটপুট
এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −
তৈরি করবেDataFrame... 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)
