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如何从datafram中删除多索引级别等于NaN(无值)的列
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<p>我试图从带有Multiindex的dataframe中删除列,对于某些列,我的levels等于<code>NaN</code>(null)。我试图使用dropna(),但它只适用于我假设的行: <a href="https://i.stack.imgur.com/nRpvg.jpg" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/nRpvg.jpg" alt="enter image description here"/></a></p> <p>数据帧称为“测试” 当我这样做时,<code>test.dropna()</code>不工作。我有15个级别的ID:</p> <pre><code>names=['ID14', 'ID13', 'ID12', 'ID11', 'ID10', 'ID9', 'ID8', 'ID7', 'ID6', 'ID5', 'ID4', 'ID3', 'ID2', 'ID1', 'ID0']) </code></pre> <p>您有什么建议,如何指示删除Multiindex(全部15个级别)中带有空值的整列以及相应的行?在</p> <p>提前谢谢你!(我是初学者)</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>尝试重置索引,然后按如下方式重新索引:</p> <pre><code>old_idx = df.index.names my_new_df = df.reset_index().dropna().set_index(old_idx) </code></pre> <p>这应该能解决问题,希望能有所帮助。在</p>
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