pandas.Series.dropna

Series.dropna(axis=0, inplace=False, **kwargs) [source]

Возвращает новый объект Series с удаленными пропущенными значениями.

См. Руководство пользователя для получения дополнительной информации о том, какие значения считаются пропущенными и как работать с пропущенными данными.

Параметры:	axis : {0 или ‘index’}, по умолчанию 0 Существует только одна ось для удаления значений. inplace : bool, по умолчанию False Если True, выполнить операцию на месте и вернуть None. **kwargs Не используется.
Возвращает:	Series Объект Series с удаленными пропущенными значениями.

См. также

Series.isna

Указать пропущенные значения.

Series.notna

Указать существующие (не пропущенные) значения.

Series.fillna

Заменить пропущенные значения.

DataFrame.dropna

Удалить строки или столбцы, содержащие пропущенные значения.

Index.dropna

Удалить пропущенные индексы.

Примеры

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

Удалить пропущенные значения из Series.

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

Сохранить Series с допустимыми записями в той же переменной.

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

Пустые строки не считаются пропущенными значениями. None считается пропущенным значением.

>>> 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