{"id":3858,"date":"2023-07-15T03:28:54","date_gmt":"2023-07-15T03:28:54","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/pandas-nao-sao-uma-merda\/"},"modified":"2023-07-15T03:28:54","modified_gmt":"2023-07-15T03:28:54","slug":"pandas-nao-sao-uma-merda","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/pandas-nao-sao-uma-merda\/","title":{"rendered":"Como usar \u201cn\u00e3o \u00e9 nulo\u201d? em pandas (com exemplos)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Voc\u00ea pode usar a fun\u00e7\u00e3o pandas notnull()<\/strong> para testar se os elementos de um DataFrame do pandas s\u00e3o nulos ou n\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Se um elemento for igual a NaN ou None, a fun\u00e7\u00e3o retornar\u00e1 False<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Caso contr\u00e1rio, a fun\u00e7\u00e3o retornar\u00e1 True<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Aqui est\u00e3o v\u00e1rias maneiras comuns de usar esta fun\u00e7\u00e3o na pr\u00e1tica:<\/span><\/p>\n

M\u00e9todo 1: Filtrar linhas sem valores nulos em qualquer coluna<\/strong><\/span><\/p>\n

 df[df. notnull<\/span> (). all<\/span> ( 1<\/span> )]\n<\/strong><\/pre>\n
 M\u00e9todo 2: Filtrar linhas sem valores nulos em uma coluna espec\u00edfica<\/strong><\/span><\/p>\n
 df[df[[' this_column<\/span> ']]. notnull<\/span> (). all<\/span> ( 1<\/span> )]<\/strong><\/pre>\n
 M\u00e9todo 3: conte o n\u00famero de valores diferentes de zero em cada coluna<\/strong><\/span><\/p>\n
 df. notnull<\/span> (). sum<\/span> ()<\/strong><\/pre>\n
 M\u00e9todo 4: conte o n\u00famero de valores diferentes de zero em todo o DataFrame<\/strong><\/span><\/p>\n
 df. notnull<\/span> (). sum<\/span> (). sum<\/span> ()<\/strong><\/pre>\n
 Os exemplos a seguir mostram como usar cada m\u00e9todo na pr\u00e1tica com o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n                   ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, np.nan],\n                   ' assists<\/span> ': [5, np.nan, 7, 9, 12, 9, 9, np.nan],\n                   ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, np.nan, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  team points assists rebounds\n0 A 18.0 5.0 11.0\n1 B 22.0 NaN 8.0\n2 C 19.0 7.0 10.0\n3D 14.0 9.0 6.0\n4 E 14.0 12.0 6.0\n5 F 11.0 9.0 5.0\n6G 20.0 9.0 NaN\n7 H NaN NaN 12.0\n<\/strong><\/pre>\n
 Exemplo 1: Filtrar linhas sem valores nulos em qualquer coluna<\/strong><\/span><\/h2>\n
 O c\u00f3digo a seguir mostra como filtrar o DataFrame para exibir apenas linhas sem valores nulos em qualquer coluna:<\/span><\/p>\n
 #filter for rows with no null values in any column\n<\/span>df[df. notnull<\/span> (). all<\/span> ( 1<\/span> )]\n\n\n        team points assists rebounds\n0 A 18.0 5.0 11.0\n2 C 19.0 7.0 10.0\n3D 14.0 9.0 6.0\n4 E 14.0 12.0 6.0\n5 F 11.0 9.0 5.0<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Observe que cada uma das linhas neste DataFrame filtrado n\u00e3o possui valores nulos em nenhuma coluna.<\/span><\/p>\n
 Exemplo 2: Filtrar linhas sem valores nulos em uma coluna espec\u00edfica<\/strong><\/span><\/h2>\n
 O c\u00f3digo a seguir mostra como filtrar o DataFrame para exibir apenas linhas sem valores nulos na coluna auxiliar<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 #filter for rows with no null values in the 'assists' column\n<\/span>df[df[[' assists<\/span> ']]. notnull<\/span> (). all<\/span> ( 1<\/span> )]\n\n\tteam points assists rebounds\n0 A 18.0 5.0 11.0\n2 C 19.0 7.0 10.0\n3D 14.0 9.0 6.0\n4 E 14.0 12.0 6.0\n5 F 11.0 9.0 5.0\n6G 20.0 9.0 NaN<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Observe que cada uma das linhas neste DataFrame filtrado n\u00e3o possui valores nulos na coluna Helper<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Exemplo 3: conte o n\u00famero de valores diferentes de zero em cada coluna<\/strong><\/span><\/h2>\n
 O c\u00f3digo a seguir mostra como contar o n\u00famero de valores diferentes de zero em cada coluna do DataFrame:<\/span><\/p>\n
 #count number of non-null values in each column<\/span>\ndf. notnull<\/span> (). sum<\/span> ()\n\nteam 8\npoints 7\nassists 6\nrebounds 7\ndtype: int64\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Pelo resultado podemos ver:<\/span><\/span><\/p>\n