pandas.Series.dropna

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

Возвращает новую Series со значениями пропусков удалены.

См. Руководство пользователя для получения дополнительной информации о том, какие значения считаются пропущенными, и о том, 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 со значениями NA, удаленными из него.

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 значения NA.

Index.dropna

Удалить отсутствующие индексы.

Примеры

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

Удалить значения NA из Series.

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

Сохранить Series со действительными записями 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