Python|熊猫系列.dropna()

Pandas 系列是带有轴标签的一维 ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多用于执行涉及索引的操作的方法。

Pandas Series.dropna()函数返回一个新系列，其中删除了给定系列对象中的缺失值。

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

示例 #1：使用Series.dropna()函数删除给定系列对象中的缺失值。

# 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)

输出 ：

现在我们将使用Series.dropna()函数删除给定系列对象中的所有缺失值。

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

输出 ：

正如我们在输出中看到的， Series.dropna()函数已成功删除给定系列对象中的所有缺失值。示例 #2：使用Series.dropna()函数删除给定系列对象中的缺失值。

# 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)

输出 ：

现在我们将使用Series.dropna()函数删除给定系列对象中的所有缺失值。

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

输出 ：

正如我们在输出中看到的， Series.dropna()函数已成功删除给定系列对象中的所有缺失值。