PythonPandas-マルチインデックスですべてのレベルがNaNの場合に値を削除します

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マルチインデックスですべてのレベルがNaNの場合に値を削除するには、 multiIndex.dropna（）を使用します 方法。パラメータを方法に設定します 値すべて 。

まず、必要なライブラリをインポートします-

import pandas as pd
import numpy as np

すべてのNaN値を使用して多重指数を作成します。 namesパラメータは、インデックス内のレベルの名前を設定します-

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のすべてのレベルがiareNaNの場合、値を削除します。 dropna（）の"how"パラメーターが"all"-

に設定されている場合、すべてのNaN値で、dropna（）はすべての値をドロップします。

print("\nDropping the values when all levels are NaN...\n",multiIndex.dropna(how='all'))

例

以下はコードです-

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'))

出力

これにより、次の出力が生成されます-

Multi-index...
MultiIndex([(nan, nan),(nan, nan)],names=['a', 'b'])

Dropping the values when all levels are NaN...
MultiIndex([], names=['a', 'b'])