Python Pandas - মাল্টি-ইনডেক্সে যেকোনো স্তর NaN হলে মান বাদ দিন

মাল্টি-ইনডেক্সে যেকোনও লেভেল NaN হলে মান কমাতে, multiIndex.dropna() ব্যবহার করুন পদ্ধতি প্যারামিটার কিভাবে সেট করুন যে কোনো মান সহ .

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -

import pandas as pd
import numpy as np

কিছু NaN মান সহ একটি মাল্টি-ইনডেক্স তৈরি করুন। নামের প্যারামিটারটি সূচকের স্তরগুলির জন্য নাম সেট করে −

multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [np.nan, 20], [25, np.nan], [35, 40]],names=['a', 'b', 'c', 'd'])

মাল্টি-ইনডেক্সে যেকোনো লেভেল NaN হলে মান বাদ দিন। এমনকি একটি একক NaN মান দিয়েও, dropna() সমস্ত মান ফেলে দেবে। ড্রপনা() এর "কিভাবে" প্যারামিটারটি এর জন্য "যেকোন" মান সহ ব্যবহৃত হয় −

print("\nDropping the value when any level is NaN...\n",multiIndex.dropna(how='any'))

উদাহরণ

নিম্নলিখিত কোড -

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'))

আউটপুট

এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −

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'])