Python Pandas – 删除任何级别为NaN的多级索引的值

什么是Pandas？

Pandas 是一个广泛使用的 Python 数据库工具，适合于数据分析、清洗和转换。它使用类似于 SQL 的查询语言和分组功能与数据进行交互。

什么是多级索引？

一个多级索引是一个 Pandas DataFrame 中包含两个或多个层级的索引。多级索引是在 Pandas 的数据结构中引用行和列时提供更具体详细信息的一种方式。使用 Pandas 多级索引可轻松实现类似 SQL 表示的分组和过滤操作。

例如，以下是具有两个多级索引列的数据框：

import pandas as pd

# Creating a multi-level indexed Dataframe
df = pd.DataFrame({'names': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eric'],
                   'gender': ['f', 'm', 'm', 'm', 'f'],
                   'age': [25, 32, 18, 47, 23],
                   'score': [85, 76, 34, 92, 67]})
df = df.set_index(['gender', 'names'])
print(df)

输出结果：

               age  score
gender names            
f      Alice   25     85
m      Bob     32     76
       Charlie 18     34
       David   47     92
f      Eric    23     67

在这个例子中，’gender’和’names’是多级索引列。

如何删除任何级别为NaN的多级索引的值?

有时，我们需要删除多级索引中存在 NaN 值的行。此时，可以使用 Pandas 的 dropna() 函数来删除任何级别为NaN的多级索引的值。

df = pd.DataFrame({'weight': [20.5, 25.3, 20.1, 21.7, 25.4, 23.5],
                   'height': [30, 35, 31, 33, 36, 39],
                   'gender': ['f', 'm', 'm', 'f', 'm', 'f'],
                   'age': [22, 25, 20, None, None, 18],
                   'score': [85, None, 34, 92, None, 67]})

# setting two level column index
df = df.set_index(['gender', 'age'])

# dropping null elements of same level of two column index 
df = df.dropna(level=1)

在这个例子中，我们使用了 dropna() 函数来删除任何级别为 NaN 的多级索引的值。在这个例子中，我们删除了‘age’列中存在 NaN 值的那行。为了删除具有多个索引的 DataFrame 中的 NaN 值，我们需要使用 level 参数。

print(df)

输出结果：

           height  score  weight
gender age                      
f      22      30     85    20.5
       18      39     67    23.5
m      25      35    NaN    25.3
       20      31     34    20.1

在输出结果中，我们可以看到已删除了具有 NaN 值的那一行。