Python大數據培訓：isnull()和notnull()的區(qū)別

　　isnull()函數與notnull()函數的功能是一樣的，都是判斷數據中是否存在空值和缺失值，不同之處在于，isnull()函數發(fā)現數據中有空值或缺失值的時候返回True，notnull()返回的是False。

　　1.isnull()函數

　　isnull()函數的語法格式如下：

pandas.isnull(obj)

　　上述函數中只有一個參數obj，表示檢查空值的對象。一旦發(fā)新數據中存在NaN或None，則就將這個位置標記為True，否則就標記為False。

　　接下來，通過一段示例來演示如何通過isnull()函數來檢查缺失值或空值，具體代碼如下：

In [1]:from pandas import DataFrame, Series
       import pandas as pd
       from numpy import NaN
       series_obj=Series([1, None, NaN])
       pd.isnull(series_obj)       # 檢查是否為空值或缺失值
Out[1]:
       0     False
       1     True
       2     True
       dtype:bool

　　上述示例中，首先創(chuàng)建了一個Series對象，該對象中包含1、None和NaN三個值，然后調用isnull()函數檢查Series對象中的數據，數據為空值或缺失值就映射為True，其余值就映射為False。從輸出結果看出，第一個數據是正常的，后兩個數據是空值或缺失值。

　　2.notnull()函數

　　notnull()函數用法，將上述調用isnull函數的代碼改為調用notmull函數，改后的代碼如下：

In [1]:from pandas import DataFrame, Series
       import pandas as pd
       from numpy import NaN
       series_obj=Series([1, None, NaN])
       pd.notnull(series_obj)       # 檢查是否為空值或缺失值
Out[1]:
       0     True
       1     False
       2     False
       dtype:bool

　　上述示例中，通過notnull()函數來檢查空值或缺失值，只要出現空值或缺失值就映射為False，其余則映射為True。從輸出結果看出，索引0對應的數據為True，說明沒有出現空值或缺失值，索引1和2對應的數據為False，說明出現了空值或缺失值。