PythonPandas-マルチインデックスで任意のレベルがNaNの場合に値を削除します

マルチインデックスのいずれかのレベルが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 値任意 。

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

いくつかのNaN値を使用してマルチインデックスを作成します。 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([[5, 10], [np.nan, 20], [25, np.nan], [35, 40]],names=['a', 'b', 'c', 'd'])

マルチインデックスでいずれかのレベルがNaNの場合、値を削除します。 NaN値が1つでも、dropna（）はすべての値を削除します。 dropna（）の "how"パラメーターは、この-

print("\nDropping the value when any level is NaN...\n",multiIndex.dropna(how='any'))

例

以下はコードです-

import pandas as pd
import numpy as np

# Create a multi-index with some NaN values
# The names parameter sets the names for the levels in the index
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [np.nan, 20], [25, np.nan], [35, 40]],names=['a', 'b', 'c', 'd'])

# display the multi-index
print("Multi-index...\n", multiIndex)

# Drop the value when any level is NaN in a Multi-index
# Even with a single NaN value, the dropna() will drop all the values
# The "how" parameter of the dropna() is used with the value "any" for this
print("\nDropping the value when any level is NaN...\n",multiIndex.dropna(how='any'))

出力

これにより、次の出力が生成されます-

Multi-index...
MultiIndex([( 5, nan, 25.0, 35),(10, 20.0, nan, 40)],names=['a', 'b', 'c', 'd'])

Dropping the value when any level is NaN...
MultiIndex([], names=['a', 'b', 'c', 'd'])