drop datetimeindex dfがナノを示しています

Question

いくつかの行にナノ値を持つdatetimeインデックスを持つpandasデータフレームがあります。 datetimeindexをnan行と一緒に削除するにはどうすればよいですか？

2016-10-06 13:15:00 2.923383 0.007970 -0.001883 
2016-10-06 13:30:00 2.809612 0.007389 0.001466 
2016-10-06 13:45:00 3.022803 0.028234 -0.005162 
2016-10-06 14:00:00 3.005836 0.017393 -0.000727 
2016-10-06 14:15:00 3.031413 0.002826 -0.001097 
2016-10-06 14:30:00 3.107922 0.011489 0.001837 
2016-10-06 14:45:00 3.090017 -0.015071 0.006606 
2016-10-06 15:00:00 3.032213 -0.028361 -0.008619 
2016-10-06 15:15:00 3.010773 -0.020547 0.008827 
2016-10-06 15:30:00 2.948293 -0.002611 0.013339 
2016-10-06 15:45:00 2.965507 -0.012090 0.004819 
2016-10-06 16:00:00 2.939935 0.009255 -0.016812 
2016-10-06 16:15:00  NaN  NaN  NaN 
2016-10-06 16:30:00  NaN  NaN  NaN 
2016-10-06 16:45:00  NaN  NaN  NaN 
2016-10-06 17:00:00  NaN  NaN  NaN 
2016-10-06 17:15:00  NaN  NaN  NaN 
2016-10-06 17:30:00  NaN  NaN  NaN 
2016-10-06 17:45:00  NaN  NaN  NaN 
2016-10-06 18:00:00 2.790215 -0.006258 -0.006561 
2016-10-06 18:15:00 2.760398 -0.019173 -0.005650 
2016-10-06 18:30:00 2.806837 -0.004759 0.003778 
2016-10-06 18:45:00 2.707243 -0.011007 0.000657 
2016-10-06 19:00:00 2.690583 -0.011315 0.011752 
2016-10-06 19:15:00 2.632939 -0.010978 0.018907 
2016-10-06 19:30:00 2.665248 -0.009146 0.016380 
2016-10-06 19:45:00 2.637122 -0.015417 0.021086 
2016-10-06 20:00:00 2.688877 -0.004790 0.009998 
2016-10-06 20:15:00 2.574410 -0.000862 0.014240 
2016-10-06 20:30:00 2.641405 0.010043 0.010205 

は、私が試した：

for row in range(len(df)): 
     if df.iloc[row,:] is None: 
       df.index.drop(row) 

が、何が返されるが、上記です。

私が探しているのはdf.dropna()ではないことに注意してください。私はプロットされた時系列データ補間がないことに取り組んでいます。私は欠けているデータを接続するようにしているので、ギャップ（NaNに起因する）や補間（データの欠落が原因ですが、datatimeindexはまだそこにあります）がグラフ上にありません。私はそれにさらに行きたくはありませんが、明らかにNaNの行を削除するように言われましたと datetimeindex NaNの行が表示される場所はソリューションです...

Answer 1

インデックスしかし、new_indexには列がNaNでないインデックス値のリストだけで

# get a single column of T/F values that 
# where at least one value in the row is null 
msk = df.isnull().any(axis=1) 

# now drop all of the index values where msk = True 
new_index = df.index.drop(msk[msk == True].index) 

：なし行中のNaN、あなたがこれを行うことはできませんされています。これを実行しても、DataFrameインスタンスは変更されません。

df.interpolate(method="time") 

：

また、あなたはおそらく、次のような何かをしたいと思うでしょうinterpolate().

とデータを自分で補間することができます