मल्टी-इंडेक्स में कोई भी स्तर NaN होने पर मान को कम करने के लिए, multiIndex.dropna() का उपयोग करें तरीका। पैरामीटर सेट करें कैसे मूल्य के साथ कोई भी ।
सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -
import pandas as pd import numpy as np
कुछ NaN मानों के साथ एक बहु-सूचकांक बनाएँ। नाम पैरामीटर इंडेक्स में स्तरों के लिए नाम सेट करता है -
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [np.nan, 20], [25, np.nan], [35, 40]],names=['a', 'b', 'c', 'd'])
मल्टी-इंडेक्स में कोई भी स्तर NaN होने पर मान ड्रॉप करें। एक एकल NaN मान के साथ भी, dropna() सभी मानों को छोड़ देगा। ड्रॉपना () के "कैसे" पैरामीटर का उपयोग इसके लिए "कोई भी" मान के साथ किया जाता है -
print("\nDropping the value when any level is NaN...\n",multiIndex.dropna(how='any')) उदाहरण
निम्नलिखित कोड है -
import pandas as pd
import numpy as np
# Create a multi-index with some NaN values
# The names parameter sets the names for the levels in the index
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [np.nan, 20], [25, np.nan], [35, 40]],names=['a', 'b', 'c', 'd'])
# display the multi-index
print("Multi-index...\n", multiIndex)
# Drop the value when any level is NaN in a Multi-index
# Even with a single NaN value, the dropna() will drop all the values
# The "how" parameter of the dropna() is used with the value "any" for this
print("\nDropping the value when any level is NaN...\n",multiIndex.dropna(how='any')) आउटपुट
यह निम्नलिखित आउटपुट देगा -
Multi-index... MultiIndex([( 5, nan, 25.0, 35),(10, 20.0, nan, 40)],names=['a', 'b', 'c', 'd']) Dropping the value when any level is NaN... MultiIndex([], names=['a', 'b', 'c', 'd'])