dataframe某一单元格粗存在空白值，丢弃该行

可以使用Pandas中的`dropna()`方法来删除包含空值的行。例如，假设你的DataFrame名为`df`，要删除某一列中包含空值的行，可以这样做：

df = df.dropna(subset=['column_name'])

其中，`column_name`是你要删除空值所在列的列名。如果你想删除整个DataFrame中包含空值的行，可以省略`subset`参数：

df = df.dropna()

这样就可以删除所有包含空值的行了。

相关问题

py获取dataframe指定单元格值

在Python中，可以使用pandas库来获取DataFrame指定单元格的值。以下是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取DataFrame中指定单元格的值
cell_value = df.at[0, 'name']
print(cell_value)  # 输出：Alice

在这个示例中，我们首先导入了pandas库并创建了一个包含姓名和年龄的DataFrame。然后，使用`at`方法获取第一行第一列（即姓名）的值，并将其存储在`cell_value`变量中。

注意，`at`方法仅适用于行和列标签是单个值的DataFrame。如果DataFrame中的行或列标签是多维数组，则应该使用`.loc[]`或`.iloc[]`方法来获取指定单元格的值。

此外，如果你想要获取整个DataFrame中的所有单元格的值，可以使用`.values`属性或`.to_numpy()`方法。这些方法将返回一个NumPy数组，其中包含DataFrame中所有单元格的值。