Python | Панды Series.dropna ()

Опубликовано: 27 Марта, 2022

Серия Pandas - это одномерный массив ndarray с метками осей. Этикетки не обязательно должны быть уникальными, но должны быть хешируемого типа. Объект поддерживает индексирование как на основе целых чисел, так и на основе меток и предоставляет множество методов для выполнения операций, связанных с индексом.

Pandas Series.dropna() function return a new Series with missing values in the given series object removed.

Syntax: Series.dropna(axis=0, inplace=False, **kwargs)
Parameter :
axis : There is only one axis to drop values from.
inplace : If True, do operation inplace and return None.
Returns : Series

Example #1: Use Series.dropna() function to drop the missing values in the given series object.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(["New York", "Chicago", "Toronto", None, "Rio"])
  
# Create the Index
index_ = ["City 1", "City 2", "City 3", "City 4", "City 5"] 
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

Выход :

Now we will use Series.dropna() function to drop all the missing values in the given series object.

# drop the missing values
result = sr.dropna()
  
# Print the result
print(result)

Выход :

As we can see in the output, the Series.dropna() function has successfully dropped all the missing values in the given series object.

Example #2 : Use Series.dropna() function to drop the missing values in the given series object.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([100, None, None, 18, 65, None, 32, 10, 5, 24, None])
  
# Create the Index
index_ = pd.date_range("2010-10-09", periods = 11, freq ="M")
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

Выход :

Now we will use Series.dropna() function to drop all the missing values in the given series object.

# drop the missing values
result = sr.dropna()
  
# Print the result
print(result)

Output :

As we can see in the output, the Series.dropna() function has successfully dropped all the missing values in the given series object.

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.

Python

Python | Панды Series.dropna ()

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ