pandas.Series.dropna

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

Возвращает новый Series с удалёнными пропущенными значениями.

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

Параметры:	axis : {0 or ‘index’}, default 0 Существует только одна ось для удаления значений. inplace : bool, default False Если True, выполняет операцию на месте и возвращает None. **kwargs Не используется.
Возвращает:	Series Series с удалёнными пропущенными значениями.

См. также

Series.isna

Указывает пропущенные значения.

Series.notna

Указывает существующие (не пропущенные) значения.

Series.fillna

Заменяет пропущенные значения.

DataFrame.dropna

Удаляет строки или столбцы, содержащие значения NA.

Index.dropna

Удаляет пропущенные индексы.

Примеры

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

Удаление пропущенных значений из Series.

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

Сохранение Series со значениями в той же переменной.

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

Пустые строки не считаются значениями NA. None считается значением NA.

>>> 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