Чем отличается параметрическое dropna от notnull при обработке пропусков?

Dropna и notnull имеют разные функции при обработке пропусков в данных.

Dropna используется для удаления строк и столбцов с пропущенными значениями (NaN). www.geeksforgeeks.org Метод позволяет задать ось удаления (строки или столбцы), порог минимального количества заполненных значений для принятия решения об удалении, а также подмножество полей, для которых удаляются незаполненные значения. dzen.ru

Notnull предназначен для обнаружения отсутствующих значений. www.geeksforgeeks.org Функция возвращает маску булевых значений для каждого элемента в DataFrame, которая указывает, является ли элемент не значением NaN. www.geeksforgeeks.org

Таким образом, dropna фокусируется на удалении пропусков, в то время как notnull — на их обнаружении.