pandas.Series.dropna#

Series.dropna(*, axis=0, inplace=False, how=None, ignore_index=False)[源代码][源代码]#

返回一个删除了缺失值的新系列。

有关哪些值被视为缺失以及如何处理缺失数据的更多信息，请参阅用户指南。

参数:

轴{0 或 ‘index’}: 未使用。参数需要与 DataFrame 兼容。
inplacebool, 默认 False: 如果为真，就地执行操作并返回 None。
如何str, 可选: 未使用。保留以兼容。
ignore_index : bool, 默认为 False布尔值, 默认: 如果 True，生成的轴将被标记为 0, 1, …, n - 1。

Added in version 2.0.0.

返回:

系列或无: 如果 inplace=True，则删除包含 NA 条目的系列，否则为 None。

参见

Series.isna: 指示缺失值。
Series.notna: 指示现有（非缺失）的值。
Series.fillna: 替换缺失值。
DataFrame.dropna: 删除包含 NA 值的行或列。
Index.dropna: 删除缺失的索引。

例子

>>> ser = pd.Series([1.0, 2.0, np.nan])
>>> ser
0    1.0
1    2.0
2    NaN
dtype: float64

从 Series 中删除 NA 值。

>>> ser.dropna()
0    1.0
1    2.0
dtype: float64

空字符串不被视为 NA 值。None 被视为 NA 值。

>>> ser = pd.Series([np.nan, 2, pd.NaT, "", None, "I stay"])
>>> ser
0       NaN
1         2
2       NaT
3
4      None
5    I stay
dtype: object
>>> ser.dropna()
1         2
3
5    I stay
dtype: object