pandas.Series.dropna

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

Возвращает новый 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’}

Не используется. Параметр необходим для совместимости с DataFrame.

inplace:bool, по умолчанию False

Если True, выполняет операцию на месте и возвращает None.

how:str, необязательно

Не используется. Сохранено для совместимости.

ignore_index:bool, по умолчанию False

Если True, результирующая ось будет помечена как 0, 1, …, n - 1.

Добавлена в версии 2.0.0.

Возвращает:

Series или None

Series с удаленными значениями NA 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 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 значений NA из Series.

>>> ser.dropna()
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