Python Pandas TimedeltaIndex.Dropna

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas TimedeltaIndex.dropna()函数从给定的TimedeltaIndex对象中删除所有缺失值。该函数返回没有NA/NaN值的索引。

语法: TimedeltaIndex.dropna(how=’any’)

参数 :
how: 如果指数是一个多重指数，当任何或所有级别为NaN时，放弃该值。

返回：有效：索引

示例#1：使用TimedeltaIndex.dropna()函数，从给定的TimedeltaIndex对象中删除所有缺失的值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the TimedeltaIndex object
tidx = pd.TimedeltaIndex(data =['06:05:01.000030', None, '22 day 2 min 3us 10ns',
                                  '+23:59:59.999999', None, '+12:19:59.999999'])
  
# Print the TimedeltaIndex object
print(tidx)

输出 :

现在我们将使用TimedeltaIndex.dropna()函数来删除tidx对象中所有的缺失值。

# drop all missing values
tidx.dropna()

输出 :

正如我们在输出中所看到的，TimedeltaIndex.dropna()函数返回了一个新的对象，该对象已经删除了所有的缺失值。

示例#2：使用TimedeltaIndex.dropna()函数从给定的TimedeltaIndex对象中删除所有缺失的值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the TimedeltaIndex object
tidx = pd.TimedeltaIndex(data =[None, '1 days 06:05:01.000030', None, 
                        '1 days 02:00:00', '21 days 06:15:01.000030'])
  
# Print the TimedeltaIndex object
print(tidx)

输出 :

现在我们将使用TimedeltaIndex.dropna()函数来删除tidx对象中所有的缺失值。

# drop all missing values
tidx.dropna()

输出 :

正如我们在输出中所看到的，TimedeltaIndex.dropna()函数返回了一个新的对象，该对象已经删除了所有的缺失值。