Python Pandas：マルチインデックスですべてのレベルがNaNの値を削除する方法

マルチインデックス（MultiIndex）において、すべてのレベルがNaNとなっている値を削除するには、multiIndex.dropna() メソッドを使用します。このとき、パラメータ how に 'all' を指定することで、すべてのレベルがNaNの場合にのみ値を削除できます。

まず、必要なライブラリをインポートしましょう。

import pandas as pd
import numpy as np

すべてのレベルがNaNのマルチインデックスを作成する

次に、すべての値がNaNのマルチインデックスを作成します。names パラメータを指定すると、インデックスの各レベルに名前を付けることができます。

multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[np.nan, np.nan], [np.nan, np.nan]],
names=['a', 'b'])

dropna()ですべてのレベルがNaNの値を削除する

マルチインデックスから、すべてのレベルがNaNである値を削除します。dropna() の how パラメータに 'all' を設定すると、すべてのレベルがNaNのエントリだけが削除されます。今回の例ではすべての値がNaNのため、結果としてすべての要素が削除されることになります。

print("\nすべてのレベルがNaNの値を削除...\n", multiIndex.dropna(how='all'))

完全なコード例

以下は、ここまでの手順をまとめた完全なサンプルコードです。

import pandas as pd
import numpy as np

# すべての値がNaNのマルチインデックスを作成
# namesパラメータでインデックスの各レベルに名前を設定
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[np.nan, np.nan], [np.nan, np.nan]],
names=['a', 'b'])

# マルチインデックスを表示
print("マルチインデックス...\n", multiIndex)

# すべてのレベルがNaNの値を削除
# dropna()の"how"パラメータに"all"を設定すると、
# すべてのレベルがNaNの値だけが削除される
print("\nすべてのレベルがNaNの値を削除...\n", multiIndex.dropna(how='all'))

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

マルチインデックス...
MultiIndex([(nan, nan),(nan, nan)],names=['a', 'b'])

すべてのレベルがNaNの値を削除...
MultiIndex([], names=['a', 'b'])

出力を見ると、元のマルチインデックスには2つの (nan, nan) エントリが含まれていましたが、dropna(how='all') の実行後は空のマルチインデックスになっていることがわかります。

補足：how='any'との違い

how パラメータには 'any' も指定でき、これはいずれか1つのレベルでもNaNであればその値を削除します（こちらがデフォルトの動作です）。一方、'all' はすべてのレベルがNaNの場合にのみ削除を行います。部分的なNaNを残したいのか、完全な欠損のみを除去したいのかといった要件に応じて、適切に使い分けるとよいでしょう。