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法学如何从 Pandas Series 中移除 NaN 值？
在 pandas series 构造函数中，`dropna()` 方法用于移除 series 对象中的缺失值。它不会更新原始 series 对象，而是返回另一个包含已更新值的 series 对象。
`dropna()` 方法的参数包括 axis、inplace 和 how。
示例 1
# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np
# Creating Series objects
sr = pd.Series([42, np.nan, 55, 42, np.nan, 73, np.nan, 55, 76, 87], index=list("ABCDEFGHIJ"))
print('Series object:',sr)
# Remove missing elements
result = sr.dropna()
# display output
print(result)
解释
最初，我们创建了一个带有标记索引值的 pandas Series，其中包含一些 NaN 值。创建 pandas series 对象后，我们应用了 `dropna()` 方法来移除缺失值。
输出
Series object: A 42.0 B NaN C 55.0 D 42.0 E NaN F 73.0 G NaN H 55.0 I 76.0 J 87.0 dtype: float64 A 42.0 C 55.0 D 42.0 F 73.0 H 55.0 I 76.0 J 87.0 dtype: float64
在上面的输出块中，我们可以看到初始和结果 series 对象。第二个 series 对象是移除缺失值后的输出对象。
示例 2
# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range('2021-06-01', periods=10, freq='D')
#creating pandas Series with date index
sr = pd.Series([np.nan, 61, 72, 11, np.nan, 24, 56, 30, np.nan, 55], index=dates)
print('Series object:',sr)
# Remove missing elements
result = sr.dropna()
# display output
print(result)解释
在下面的示例中，我们创建了一个带有日期范围索引值的 pandas Series，其中包含一些 NaN 值。“sr” series 对象包含一些 NaN 值。创建 pandas series 对象后，我们应用了 `dropna()` 方法来移除这些 NaN 值。
输出
Series object: 2021-06-01 NaN 2021-06-02 61.0 2021-06-03 72.0 2021-06-04 11.0 2021-06-05 NaN 2021-06-06 24.0 2021-06-07 56.0 2021-06-08 30.0 2021-06-09 NaN 2021-06-10 55.0 Freq: D, dtype: float64 2021-06-02 61.0 2021-06-03 72.0 2021-06-04 11.0 2021-06-06 24.0 2021-06-07 56.0 2021-06-08 30.0 2021-06-10 55.0 dtype: float64
这里我们得到一个新的，已移除 NaN 值的 series 对象。在上面的输出块中，我们可以看到初始和结果 series 对象。第一个对象是初始 series，第二个对象是 `dropna()` 方法的输出。
更新于： 2022年3月9日
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