数据准确性是数据分析的基础。数据分析中最常见的问题之一是数据缺失。数据缺失可能由数据采集或存储问题导致，或者可能由于技术或人为因素而导致。要避免这些问题，我们必须始终保持数据的准确性和完整性。notnull是一种非常有用的数据筛选方法，可以有效地解决数据缺失的问题。

notnull是一个返回布尔值的函数，它用于检查一个数据帧或序列中是否存在缺失的值。在数据筛选中，我们可以使用notnull方法来过滤掉缺失值，以获得准确的数据。在本文中，我们将探讨如何利用notnull方法来保证数据准确性。

一、notnull方法介绍

notnull方法是一个基于Pandas库的函数，用于检查数据是否为null值。notnull方法返回一个布尔值的数据帧或序列，该值指示每个元素是否为null。如果元素不是null，则返回True；如果元素是null，则返回False。

让我们看一个简单的例子，使用notnull方法检查数据帧是否包含null值。

示例1

```

import pandas as pd

import numpy as np

data = {'Name': ['John', 'Mary', 'Jack', np.nan, 'Mike', 'Jim'],

'Age': [23, 21, 20, np.nan, 25, 18],

'Location': ['New York', 'Los Angeles', np.nan, 'Boston', 'Houston', 'Chicago']

}

df = pd.DataFrame(data)

print(df.notnull())

```

输出：

```

Name Age Location

0 True True True

1 True True True

2 True True False

3 False False True

4 True True True

5 True True True

```

从上面的输出中，我们可以看到，数据帧中的每个元素都被notnull方法检查并标记为True或False。如果元素是null，则标记False；如果元素不是null，则标记True。

示例2

如果我们只想查找数据框中具有null值的行，则可以使用any()和notnull()方法的组合，在数据框中创建一个新的标记列。

```

df['Has_Null'] = df.apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('nan').any(), axis=1)

print(df)

```

输出：

```

Name Age Location Has_Null

0 John 23.0 New York False

1 Mary 21.0 Los Angeles False

2 Jack 20.0 NaN True

3 NaN NaN Boston True

4 Mike 25.0 Houston False

5 Jim 18.0 Chicago False

```

在这种情况下，我们可以使用notnull()方法通过查看每行中是否存在null值来检查数据的准确性。

二、利用notnull方法进行数据筛选

notnull方法是一种非常有用的数据筛选方法，可以轻松地过滤掉具有null值的行。当我们需要对数据帧中的特定列进行筛选时，我们可以使用notnull方法来查看每个元素是否为null，并返回具有非null值的行。

让我们看一下如何使用notnull方法进行数据筛选。

示例3

我们将使用鸢尾花数据集来演示如何使用notnull方法进行数据筛选。该数据集包含四个特征，即“萼片长度”、“萼片宽度”、“花瓣长度”和“花瓣宽度”。

对这个数据集中的特征进行数据筛选，我们可以使用notnull方法查找具有非null值的行。

```

import pandas as pd

import numpy as np

data = pd.read_csv('iris.csv')

print(data.head())

print(data['sepal_length'].notnull().sum())

print(data['sepal_width'].notnull().sum())

print(data['petal_length'].notnull().sum())

print(data['petal_width'].notnull().sum())

```

输出

```

sepal_length sepal_width petal_length petal_width species

0 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa

1 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa

2 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa

3 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa

4 5.0 3.6 1.4 0.2 Iris-setosa

150

150

150

150

```

从输出中，我们可以看到数据集包含150个样本。sepal_length、sepal_width、petal_length和petal_width特征都没有空值。我们使用notnull方法查找每列非null值的和，结果证明数据集没有null值。

示例4

现在，让我们假设我们有一个包含大量数据的数据帧，并且我们要选择只包含非null值的行的数据。我们可以通过创建一个新的数据帧，只保留不包含null值的行来实现。

```

data = {'Name': ['John', 'Mary', 'Jack', np.nan, 'Mike', 'Jim'],

'Age': [23, np.nan, 20, np.nan, 25, 18],

'Location': ['New York', 'Los Angeles', np.nan, 'Boston', 'Houston', 'Chicago']

}

df = pd.DataFrame(data)

new_df = df[df.notnull().all(axis=1)]

print(new_df)

```

输出：

```

Name Age Location

4 Mike 25.0 Houston

5 Jim 18.0 Chicago

```

在这种情况下，我们使用all()方法和axis=1参数来确定每行是否全是非空值。

三、结论

notnull方法是一种重要的数据筛选方法，使用它可以轻松地过滤掉具有null值的行。当我们在处理数据时，必须保持数据的准确性和完整性。在数据筛选中，我们可以使用notnull方法并结合all()方法，保证我们获得的数据是不含有null值的准确数据。

在数据分析中，数据准确性是我们不可或缺的基石。在处理大量数据时，我们必须始终牢记数据准确性，以确保数据分析结果的准确性。使用notnull方法可以轻松地进行专业级的数据筛选，确保我们获得的数据是准确的、无误的数据。