Python Pandas - ลดค่าเมื่อทุกระดับเป็น NaN ใน Multi-index

หากต้องการลดค่าเมื่อทุกระดับเป็น NaN ในดัชนีหลายรายการ ให้ใช้ multiIndex.dropna() กระบวนการ. ตั้งค่าพารามิเตอร์ วิธี ด้วยคุณค่า ทั้งหมด .

ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น -

import pandas as pd
import numpy as np

สร้างดัชนีหลายรายการพร้อมค่า NaN ทั้งหมด พารามิเตอร์ชื่อตั้งชื่อสำหรับระดับในดัชนี -

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

ลดค่าเมื่อทุกระดับ iareNaN ใน Multi-index ด้วยค่า NaN ทั้งหมด dropna() จะปล่อยค่าทั้งหมด หากพารามิเตอร์ "how" ของ dropna() ถูกตั้งค่าเป็น "all" -

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

ตัวอย่าง

ต่อไปนี้เป็นรหัส -

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'))

ผลลัพธ์

สิ่งนี้จะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้ -

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

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