"शून्य नहीं है" का उपयोग कैसे करें? पांडा में (उदाहरण के साथ)

आप यह जांचने के लिए पांडा notnull() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं कि पांडा डेटाफ़्रेम के तत्व शून्य हैं या नहीं।

यदि कोई तत्व NaN या None के बराबर है, तो फ़ंक्शन False लौटाएगा।

अन्यथा, फ़ंक्शन True लौटाएगा।

व्यवहार में इस फ़ंक्शन का उपयोग करने के कई सामान्य तरीके यहां दिए गए हैं:

विधि 1: किसी भी कॉलम में शून्य मानों के बिना पंक्तियों को फ़िल्टर करें

 df[df. notnull (). all ( 1 )]

विधि 2: किसी विशिष्ट कॉलम में शून्य मानों के बिना पंक्तियों को फ़िल्टर करें

 df[df[[' this_column ']]. notnull (). all ( 1 )]

विधि 3: प्रत्येक कॉलम में गैर-शून्य मानों की संख्या की गणना करें

 df. notnull (). sum ()

विधि 4: संपूर्ण डेटाफ़्रेम में गैर-शून्य मानों की संख्या की गणना करें

 df. notnull (). sum (). sum ()

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि निम्नलिखित पांडा डेटाफ़्रेम के साथ व्यवहार में प्रत्येक विधि का उपयोग कैसे करें:

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, np.nan],
                   ' assists ': [5, np.nan, 7, 9, 12, 9, 9, np.nan],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, np.nan, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18.0 5.0 11.0
1 B 22.0 NaN 8.0
2 C 19.0 7.0 10.0
3D 14.0 9.0 6.0
4 E 14.0 12.0 6.0
5 F 11.0 9.0 5.0
6G 20.0 9.0 NaN
7 H NaN NaN 12.0

उदाहरण 1: किसी भी कॉलम में शून्य मानों के बिना पंक्तियों को फ़िल्टर करें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि किसी भी कॉलम में केवल शून्य मानों के बिना पंक्तियों को प्रदर्शित करने के लिए डेटाफ़्रेम को कैसे फ़िल्टर किया जाए:

 #filter for rows with no null values in any column
df[df. notnull (). all ( 1 )]


        team points assists rebounds
0 A 18.0 5.0 11.0
2 C 19.0 7.0 10.0
3D 14.0 9.0 6.0
4 E 14.0 12.0 6.0
5 F 11.0 9.0 5.0

ध्यान दें कि इस फ़िल्टर किए गए डेटाफ़्रेम की प्रत्येक पंक्ति में किसी भी कॉलम में कोई शून्य मान नहीं है।

उदाहरण 2: किसी विशिष्ट कॉलम में शून्य मानों के बिना पंक्तियों को फ़िल्टर करें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि सहायक कॉलम में केवल शून्य मानों के बिना पंक्तियों को प्रदर्शित करने के लिए डेटाफ़्रेम को कैसे फ़िल्टर किया जाए:

 #filter for rows with no null values in the 'assists' column
df[df[[' assists ']]. notnull (). all ( 1 )]

	team points assists rebounds
0 A 18.0 5.0 11.0
2 C 19.0 7.0 10.0
3D 14.0 9.0 6.0
4 E 14.0 12.0 6.0
5 F 11.0 9.0 5.0
6G 20.0 9.0 NaN

ध्यान दें कि इस फ़िल्टर किए गए डेटाफ़्रेम की प्रत्येक पंक्ति में हेल्पर कॉलम में कोई शून्य मान नहीं है।

उदाहरण 3: प्रत्येक कॉलम में गैर-शून्य मानों की संख्या की गणना करें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि डेटाफ़्रेम के प्रत्येक कॉलम में गैर-शून्य मानों की संख्या की गणना कैसे करें:

 #count number of non-null values in each column
df. notnull (). sum ()

team 8
points 7
assists 6
rebounds 7
dtype: int64

परिणाम से हम देख सकते हैं:

• टीम कॉलम में 8 गैर-शून्य मान हैं।
• अंक स्तंभ में 7 गैर-शून्य मान हैं।
• सहायता कॉलम में 6 गैर-शून्य मान हैं।
• बाउंस कॉलम में 7 गैर-शून्य मान हैं।

उदाहरण 4: संपूर्ण डेटाफ़्रेम में गैर-शून्य मानों की संख्या की गणना करें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि संपूर्ण डेटाफ़्रेम में गैर-शून्य मानों की संख्या की गणना कैसे करें:

 #count number of non-null values in entire DataFrame
df. notnull (). sum (). sum ()

28

आउटपुट से, हम देख सकते हैं कि संपूर्ण डेटाफ़्रेम में 28 गैर-शून्य मान हैं।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि पांडा में अन्य सामान्य फ़िल्टरिंग ऑपरेशन कैसे करें:

कॉलम मानों द्वारा पांडा डेटाफ़्रेम को कैसे फ़िल्टर करें
पंडों में “इसमें शामिल नहीं है” को कैसे फ़िल्टर करें
पांडा डेटाफ़्रेम को अनेक स्थितियों पर कैसे फ़िल्टर करें