pandas.Series.dropna #

系列。dropna ( * , axis = 0 , inplace = False , how = None , ignore_index = False ) [来源] #

返回删除了缺失值的新系列。

有关哪些值被视为缺失以及如何处理缺失数据的更多信息，请参阅用户指南。

参数：

轴{0 或“索引”}: 没用过。与 DataFrame 兼容所需的参数。
inplace布尔值，默认 False: 如果为 True，则就地执行操作并返回 None。
如何str，可选: 未使用。保留兼容性。
ignore_index布尔值，默认False: 如果True，则生成的轴将标记为 0, 1, …, n - 1。

2.0.0 版本中的新增内容。

返回：

系列或无: 包含 NA 条目的系列从中删除或 None if inplace=True。

也可以看看

Series.isna: 指出缺失值。
Series.notna: 指示现有（非缺失）值。
Series.fillna: 替换缺失值。
DataFrame.dropna: 删除包含 NA 值的行或列。
Index.dropna: 删除缺失的索引。

例子

>>> ser = pd.Series([1., 2., np.nan])
>>> ser
0    1.0
1    2.0
2    NaN
dtype: float64

从系列中删除 NA 值。

>>> ser.dropna()
0    1.0
1    2.0
dtype: float64

空字符串不被视为 NA 值。None被视为 NA 值。

>>> ser = pd.Series([np.nan, 2, pd.NaT, '', None, 'I stay'])
>>> ser
0       NaN
1         2
2       NaT
3
4      None
5    I stay
dtype: object
>>> ser.dropna()
1         2
3
5    I stay
dtype: object