Python| Pandas TimedeltaIndex.notna

Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas TimedeltaIndex.notna()函数检测给定 TimedeltaIndex 对象中的所有非缺失值。此函数的功能与TimedeltaIndex.isna()相反。

Syntax : TimedeltaIndex.notna()

Parameters : None

Return : a boolean array of whether the values are not NA

示例 #1：使用TimedeltaIndex.notna()函数检测给定 TimedeltaIndex 对象中的所有非缺失值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the TimedeltaIndex object
tidx = pd.TimedeltaIndex(data =['06:05:01.000030', None, '22 day 2 min 3us 10ns',
                                   '+23:59:59.999999', None, '+12:19:59.999999'])
  
# Print the TimedeltaIndex object
print(tidx)

输出 ：

现在我们将使用TimedeltaIndex.notna()函数来检测 tidx 对象中的所有非缺失值。

# find all non-missing values
tidx.notna()

输出 ：

正如我们在输出中看到的那样， TimedeltaIndex.notna()函数返回了一个布尔数组，其中包含对应于非缺失值的True值和对应于缺失值的False值。示例 #2：使用TimedeltaIndex.notna()函数检测给定 TimedeltaIndex 对象中的所有非缺失值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the TimedeltaIndex object
tidx = pd.TimedeltaIndex(data =[None, '1 days 06:05:01.000030', None,
                       '1 days 02:00:00', '21 days 06:15:01.000030'])
  
# Print the TimedeltaIndex object
print(tidx)

输出 ：

现在我们将使用TimedeltaIndex.notna()函数来检测 tidx 对象中的所有非缺失值。

# find all non-missing values
tidx.notna()

输出 ：

正如我们在输出中看到的那样， TimedeltaIndex.notna()函数返回了一个布尔数组，其中包含对应于非缺失值的True值和对应于缺失值的False值。