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法律学Python Pandas - 当多级索引的所有级别均为 NaN 时删除值
若要删除多级索引中值，当所有级别都是 NaN 时，请使用 multiIndex.dropna() 方法。使用值设置参数how all。
首先，导入所需的库 -
import pandas as pd import numpy as np
使用所有 NaN 值创建多级索引。names 参数设置索引中各级名称 −
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[np.nan, np.nan], [np.nan, np.nan]], names=['a', 'b'])
当所有级别在多级索引中为 NaN 时，删除值。如果 dropna() 的“how”参数设置为“all”，则所有 NaN 值将被 dropna() 删除 −
print("\nDropping the values when all levels are NaN...\n",multiIndex.dropna(how='all'))实例
代码如下 −
import pandas as pd
import numpy as np
# Create a multi-index with all NaN values
# The names parameter sets the names for the levels in the index
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[np.nan, np.nan], [np.nan, np.nan]],
names=['a', 'b'])
# display the multi-index
print("Multi-index...\n", multiIndex)
# Drop the value when all levels iareNaN in a Multi-index
# With all NaN values, the dropna() will drop all the values, if the
# "how" parameter of the dropna() is set "all"
print("\nDropping the values when all levels are NaN...\n",multiIndex.dropna(how='all'))输出
将产生以下输出 −
Multi-index... MultiIndex([(nan, nan),(nan, nan)],names=['a', 'b']) Dropping the values when all levels are NaN... MultiIndex([], names=['a', 'b'])
更新于： 13-Oct-2021
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