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