pandas.Series.dropna

Series.dropna(axis=0, inplace=False, how=None)[source]

Возвращает новый объект 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 или ‘index’}

Не используется. Параметр необходим для совместимости с DataFrame.

inplace:bool, по умолчанию False

Если True, операция выполняется на месте, и возвращается None.

how:строка, необязательно

Не используется. Сохранено для совместимости.

Возвращаемое значение

Series или None

Объект Series с удалёнными значениями NaN или None, если inplace=True.

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 NaN.

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 значений NaN из Series.

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

Сохранение 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 значениями NaN. None считается значением NaN.

>>> 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