“boş değil” nasıl kullanılır? pandalarda (örneklerle)

Bir pandas DataFrame’in öğelerinin boş olup olmadığını test etmek için pandas notnull() işlevini kullanabilirsiniz.

Bir öğe NaN veya Yok’a eşitse işlev False değerini döndürür.

Aksi takdirde işlev True değerini döndürür.

Bu işlevi pratikte kullanmanın birkaç yaygın yolu şunlardır:

Yöntem 1: Herhangi bir sütunda boş değer içermeyen satırları filtreleyin

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

Yöntem 2: Belirli bir sütunda boş değer içermeyen satırları filtreleyin

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

Yöntem 3: Her sütundaki sıfır olmayan değerlerin sayısını sayın

 df. notnull (). sum ()

Yöntem 4: DataFrame’in tamamındaki sıfır olmayan değerlerin sayısını sayın

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

Aşağıdaki örnekler, her yöntemin pratikte aşağıdaki pandalar DataFrame ile nasıl kullanılacağını gösterir:

 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

Örnek 1: Herhangi bir sütunda boş değer bulunmayan satırları filtreleme

Aşağıdaki kod, herhangi bir sütunda yalnızca boş değer içermeyen satırları görüntülemek için DataFrame’in nasıl filtreleneceğini gösterir:

 #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

Bu filtrelenmiş DataFrame’deki satırların her birinin, hiçbir sütunda boş değer içermediğini unutmayın.

Örnek 2: Belirli bir sütunda boş değer içermeyen satırları filtreleme

Aşağıdaki kod, yardımcı sütunda yalnızca boş değerleri olmayan satırları görüntülemek için DataFrame’in nasıl filtreleneceğini gösterir:

 #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

Bu filtrelenmiş DataFrame’deki satırların her birinin Yardımcı sütununda boş değer bulunmadığını unutmayın.

Örnek 3: Her sütundaki sıfır olmayan değerlerin sayısını sayın

Aşağıdaki kod, DataFrame’in her sütunundaki sıfır olmayan değerlerin sayısının nasıl sayılacağını gösterir:

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

team 8
points 7
assists 6
rebounds 7
dtype: int64

Sonuçtan şunu görebiliriz:

• Takım sütununda sıfır olmayan 8 değer bulunur.
• Puan sütununda sıfır olmayan 7 değer bulunur.
• Asist sütununda sıfır olmayan 6 değer bulunur.
• Geri dönen sütunda sıfır olmayan 7 değer bulunur.

Örnek 4: DataFrame’in tamamındaki sıfır olmayan değerlerin sayısını sayın

Aşağıdaki kod, DataFrame’in tamamındaki sıfır olmayan değerlerin sayısının nasıl sayılacağını gösterir:

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

28

Çıktıdan DataFrame’in tamamında sıfır olmayan 28 değerin olduğunu görebiliriz.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde pandalarda diğer yaygın filtreleme işlemlerinin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Pandas DataFrame’i sütun değerlerine göre filtreleme
Pandalar’da “İçermez” filtreleme nasıl yapılır
Pandas DataFrame’i birden çok koşulda filtreleme