Python Pandas - 다중 인덱스에서 모든 수준이 NaN일 때 값 삭제

Multi-index에서 모든 수준이 NaN일 때 값을 삭제하려면 multiIndex.dropna()를 사용하세요. 방법. 매개변수 설정 방법 가치 모두 .

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다. -

import pandas as pd
import numpy as np

모든 NaN 값으로 다중 인덱스를 만듭니다. 이름 매개변수는 인덱스의 레벨 이름을 설정합니다 -

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

Multi-index에서 모든 수준이 iareNaN일 때 값을 삭제합니다. 모든 NaN 값에서 dropna()의 "how" 매개변수가 "all"로 설정된 경우 dropna()는 모든 값을 삭제합니다 -

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

예시

다음은 코드입니다 -

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'))

출력

이것은 다음과 같은 출력을 생성합니다 -

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

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