说说python dropna()和notnull()的区别。

Dropna()和notnull()是用于处理熊猫库中缺失值的函数，用法和功能有些不同。Dropna()是熊猫库中DataFrame和Series对象的一种方法，用于删除缺失值的行或列。它的主要功能是过滤掉包含缺失值的行或列，并返回一个新的DataFrame或Series对象。默认情况下，dropna()将删除包含任何缺失值的行或列，或者您可以通过参数指定删除方法。例如，您可以通过将axis参数设置为1来删除缺少值的列，并通过设置subset参数来指定删除缺少值的特定列。示例代码:

进口熊猫作为pd
#创建一个缺少值的数据帧。
df = pd。DataFrame({'A': [1，2，无，4]，
B': [5，无，7，8]})
#使用dropna()删除缺少值的行。
df_dropna = df.dropna()
打印(df_dropna)输出结果:

一个B
0 1.0 5.0
3 4.0 8.0notnull()是熊猫库中DataFrame和Series对象的一个方法，用来判断每个元素是否非空。它返回一个布尔数据帧或系列，其中非空元素的位置为真，否则为假。示例代码:

进口熊猫作为pd
#创建一个缺少值的数据帧。
df = pd。DataFrame({'A': [1，2，无，4]，
B': [5，无，7，8]})
#使用notnull()确定每个元素是否为非空值。
df_notnull = df.notnull()
打印(df_notnull)输出结果:

一个B
0 True True
1判断正误
2假真
3 True True综上所述，dropna()主要用于删除缺失值的行或列，notnull()主要用于判断每个元素是否为非空值。

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