একটি মাল্টি-ইনডেক্সে যখন সমস্ত স্তর NaN হয় তখন মান ড্রপ করতে, multiIndex.dropna() ব্যবহার করুন পদ্ধতি প্যারামিটার কিভাবে সেট করুন মান সমস্ত সহ .
প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -
import pandas as pd import numpy as np
সমস্ত NaN মান সহ একটি মাল্টি-ইনডেক্স তৈরি করুন। নামের প্যারামিটারটি সূচকের স্তরগুলির জন্য নাম সেট করে −
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[np.nan, np.nan], [np.nan, np.nan]], names=['a', 'b'])
মাল্টি-ইনডেক্সে সমস্ত স্তর iareNaN হলে মানটি বাদ দিন। সমস্ত NaN মানের সাথে, dropna() সমস্ত মান বাদ দেবে, যদি dropna() এর "কিভাবে" প্যারামিটার "all" সেট করা হয় -
print("\nDropping the values when all levels are NaN...\n",multiIndex.dropna(how='all')) উদাহরণ
নিম্নলিখিত কোড -
import pandas as pd
import numpy as np
# Create a multi-index with all NaN values
# The names parameter sets the names for the levels in the index
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[np.nan, np.nan], [np.nan, np.nan]],
names=['a', 'b'])
# display the multi-index
print("Multi-index...\n", multiIndex)
# Drop the value when all levels iareNaN in a Multi-index
# With all NaN values, the dropna() will drop all the values, if the
# "how" parameter of the dropna() is set "all"
print("\nDropping the values when all levels are NaN...\n",multiIndex.dropna(how='all')) আউটপুট
এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −
তৈরি করবেMulti-index... MultiIndex([(nan, nan),(nan, nan)],names=['a', 'b']) Dropping the values when all levels are NaN... MultiIndex([], names=['a', 'b'])
