pd.notnull

pd.notnull函数用于检查数据中是否存在空值或缺失值。它的功能与pd.isnull函数相反，当数据中存在空值或缺失值时，pd.notnull函数返回False，否则返回True。\[2\] 例如，如果我们有一个Series对象series_obj，其中包含了数值和空值，我们可以使用pd.notnull(series_obj)来检查series_obj中的每个元素是否为空值或缺失值。如果返回的结果为True，则表示该元素不是空值或缺失值，如果返回的结果为False，则表示该元素是空值或缺失值。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【pandas isnull()和notnull()的用法】](https://blog.csdn.net/qq_45186086/article/details/125217750)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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data_train = data[pd.notnull(data['count'])].sort_values(by=["datetime"]).reset_index(drop=True) data_test = data[~pd.notnull(data['count'])].sort_values(by=["datetime"]).reset_index(drop=True)

这段代码是将数据集按照时间顺序排序，并将有标签的数据和没有标签的数据分别存储到不同的数据集中。其中，`data_train`是有标签的训练集，`data_test`是没有标签的测试集。`pd.notnull()`函数是用来判断数据是否为空值的，`sort_values()`函数是用来按照指定列进行排序的，`reset_index()`函数是用来重新设置数据索引的。

解释一下这段代码的意思dataTrain = Bike_data[pd.notnull(Bike_data['count'])] dataTest= Bike_data[~pd.notnull(Bike_data['count'])].sort_values(by=['datetime']) datetimecol = dataTest['datetime'] yLabels=dataTrain['count'] yLabels_log=np.log(yLabels)

这段代码的主要作用是对 Bike_data 数据进行预处理，其中：

1. `dataTrain = Bike_data[pd.notnull(Bike_data['count'])]`：将 Bike_data 中所有 count 列不为 null 的数据提取出来，作为训练数据集。

2. `dataTest= Bike_data[~pd.notnull(Bike_data['count'])].sort_values(by=['datetime'])`：将 Bike_data 中所有 count 列为 null 的数据提取出来，作为测试数据集，并按照 datetime 排序。

3. `datetimecol = dataTest['datetime']`：提取测试数据集中的 datetime 列，用于后续的预测。

4. `yLabels=dataTrain['count']`：从训练数据集中提取出自行车租赁数量 count 列作为标签。

5. `yLabels_log=np.log(yLabels)`：对标签进行对数变换，目的是使数据更符合正态分布，提高模型的拟合效果。