Index.dropna() Pandas Index.dropna() возвращает индекс без значений NA / NaN . Любые отсутствующие значения удаляются, и возвращается новый объект без значений NaN .
Синтаксис: Index.dropna (как = `любой`)
Параметры:
как: {`любой`,`все`}, по умолчанию`любой`
Если индекс является мультииндексом, отбросить значение, если какой-либо или все уровни имеют значение NaN.Возвраты: действительно: индекс
Пример № 1: используйте Index.dropna() для удаления всех отсутствующих значений ‚Äã‚Äãиз заданного индекса, содержащего данные в реальном времени.
# import pandas as pd
import pandas as pd
# Создать индекс
idx = pd.Index ([ ` 2015-10-31` , , Нет , ` 2016-01-03` ,
`2016-02-08` , ` 2017-05-05` , Нет , `2014-02-11 ` ])
# Вывести индекс idx
Вывод: 
Давайте удалим все NaN значения ‚Äã‚Äãиз индекса.
< / p> # discard все пропущенные значения. idx.dropna (как = ` все` )
Вывод:
< img src = "http://espressocode.top/images/cleargarlinervova374970.jpg" />
Как видим, при выходе Index.dropna() удалил все пропущенные значения.
Пример № 2: Используйте Index.dropna() , чтобы удалить все отсутствующие значения ‚Äã‚Äãв индексе. Индекс содержит данные строкового типа.
# import pandas as pd
import pandas as pd
# Создать индекс
idx = pd. Индекс ([ `Янв` , ` Февраль` , `Mar` , Нет , `Может` , ` Jun` ,
None , `Август` `Сентябрь` , ` Oct ` , ` ноя , `Dec` ])
# Индекс печати idx
Вывод: 
Отбросим все пропущенные значения.
# отбросить пропущенные значения ‚Äã‚Äã
idx.dropna (как = ` any` )
Вывод : 
Как видно из выходных данных, все отсутствующие значения месяцев были удалено.