Python | Pandas Index.dropna()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

La función Pandas Index.dropna()devuelve el índice sin valores NA/NaN. Todos los valores que faltan se eliminan y se devuelve un nuevo objeto que no tiene ningún NaNvalor presente.

Sintaxis: Index.dropna(how=’any’)

Parámetros:
cómo: {‘cualquiera’, ‘todos’}, predeterminado ‘cualquiera’
Si el índice es un índice múltiple, suelte el valor cuando alguno o todos los niveles sean NaN.

Devoluciones : válido : Índice

Ejemplo n.º 1: use Index.dropna()la función para eliminar todos los valores faltantes del índice dado que contiene datos de fecha y hora.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Index
idx = pd.Index(['2015-10-31', '2015-12-02', None, '2016-01-03',
                '2016-02-08', '2017-05-05', None, '2014-02-11'])
  
# Print the Index
idx

Producción :

Descartemos todos los NaNvalores del Índice.

# drop all missing values.
idx.dropna(how ='all')

Producción :

Como podemos ver en la salida, la Index.dropna()función ha eliminado todos los valores faltantes.
 
Ejemplo #2: Use Index.dropna()la función para eliminar todos los valores que faltan en el Índice. El índice contiene datos de tipo string.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Index
idx = pd.Index(['Jan', 'Feb', 'Mar', None, 'May', 'Jun',
                None, 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'])
  
# Print the Index
idx

Producción :

Descartemos todos los valores que faltan.

# drop the missing values
idx.dropna(how ='any')

Salida:

como podemos ver en la salida, se han eliminado todos los valores faltantes de los meses.