dropna()和notnull()函数怎么在python中使用？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其最初的设计是用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和新功能的添加，常用于用于开发独立的项目和大型项目。
data = {'a':[1,2,3,NaN],'b':['l','k','j','k'],'c':['12r','45h','45u','456u']}
frame1 = DataFrame(data)
print(frame1)
print('\n')
print(frame1.dropna())
print('\n')
print(frame1[frame1.notnull()])
当未精确定位到某一列，但该列中存在空值时，dropna()会将空值所在行删除，而notnull()不会
在精确定位到某一列后，dropna()会输出series，而notnull()输出DataFrame
print(frame1)
print('\n')
print(frame1.a.dropna())
print('\n')
print(frame1[frame1.a.notnull()])
补充：padas.notnull函数
pandas的notnull函数，用于返回非空值的集合。下面举一个例子。
df = pd.DataFrame([['1', 'bee', 'cat'], [None, None, 'fly']])
a = pd.notnull(df[0])
将a打印一下，结果如下。
0 True 1 False
b = df[a] print(b)
结果为
0 1 2 0 1 bee cat
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