परिचय
मल्टी-इंडेक्स (MultiIndex) से उन पंक्तियों को हटाने के लिए जहां सभी स्तर NaN हों, multiIndex.dropna() मेथड का उपयोग करें और how='all' पैरामीटर सेट करें।
आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें
import pandas as pd
import numpy as npसभी NaN मानों वाला मल्टी-इंडेक्स बनाएं
names पैरामीटर इंडेक्स में स्तरों के नाम सेट करता है।
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[np.nan, np.nan], [np.nan, np.nan]], names=['a', 'b'])मल्टी-इंडेक्स प्रदर्शित करें
print("मल्टी-इंडेक्स...\n", multiIndex)सभी स्तर NaN होने पर मान हटाएं
सभी NaN मानों के साथ, यदि dropna() का "how" पैरामीटर "all" पर सेट है, तो सभी मान हटा दिए जाएंगे।
print("\nसभी स्तर NaN होने पर मान हटाना...\n", multiIndex.dropna(how='all'))पूर्ण उदाहरण
import pandas as pd
import numpy as np
# सभी NaN मानों वाला मल्टी-इंडेक्स बनाएं
# names पैरामीटर इंडेक्स में स्तरों के नाम सेट करता है
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[np.nan, np.nan], [np.nan, np.nan]], names=['a', 'b'])
# मल्टी-इंडेक्स प्रदर्शित करें
print("मल्टी-इंडेक्स...\n", multiIndex)
# मल्टी-इंडेक्स में सभी स्तर NaN होने पर मान हटाएं
# सभी NaN मानों के साथ, dropna() सभी मानों को हटा देगा, यदि
# dropna() का "how" पैरामीटर "all" पर सेट है
print("\nसभी स्तर NaN होने पर मान हटाना...\n", multiIndex.dropna(how='all'))आउटपुट
मल्टी-इंडेक्स... MultiIndex([(nan, nan), (nan, nan)], names=['a', 'b']) सभी स्तर NaN होने पर मान हटाना... MultiIndex([], names=['a', 'b'])
व्याख्या
- दोनों पंक्तियों में सभी स्तर (a और b) NaN हैं।
how='all': केवल वही पंक्तियां हटाता है जहां सभी स्तर NaN हों।- परिणाम: खाली मल्टी-इंडेक्स जिसमें समान नाम हैं लेकिन कोई डेटा नहीं।
how='any'(डिफ़ॉल्ट) किसी भी स्तर के NaN होने पर पंक्ति हटा देता है।
