Python Pandas - Giảm giá trị khi tất cả các cấp đều là NaN trong Đa chỉ mục

Để giảm giá trị khi tất cả các cấp đều là NaN trong Đa chỉ mục, hãy sử dụng multiIndex.dropna () phương pháp. Đặt thông số cách với giá trị tất cả .

Đầu tiên, hãy nhập các thư viện được yêu cầu -

import pandas as pd
import numpy as np

Tạo một chỉ mục đa với tất cả các giá trị NaN. Tham số tên đặt tên cho các cấp trong chỉ mục -

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

Giảm giá trị khi tất cả các cấp iareNaN trong Đa chỉ mục. Với tất cả các giá trị NaN, dropna () sẽ loại bỏ tất cả các giá trị, nếu tham số "how" của dropna () được đặt là "all" -

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

Ví dụ

Sau đây là mã -

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'))

Đầu ra

Điều này sẽ tạo ra kết quả sau -

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

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