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

修改dataframe某一个单元格的值

要修改 dataframe 中某一个单元格的值，可以使用 loc 或 iloc 方法来定位该单元格，然后直接赋值即可。例如，如果要将第 2 行第 3 列的值修改为 10，可以使用以下代码：

df.loc[2, 'column_name'] = 10

其中，'column_name' 是要修改的列的名称。如果要使用 iloc 方法，则需要使用该单元格的行索引和列索引来定位。例如：

df.iloc[1, 2] = 10

这将把第 2 行第 3 列的值修改为 10。

python选择dataframe某单元格

在Python中，你可以使用Pandas库来处理数据框（DataFrame）。要选择DataFrame中的特定单元格，你可以使用`.at[]`或`.iat[]`方法。

`.at`方法是根据标签进行选择而`.iat[]`方法是根据索进行选择。

下面是一个使用`.at[]`和`.iat[]`方法选择DataFrame单元格的示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用.at[]方法选择特定单元格
value_at = df.at[0, 'A']
print(value_at)  # 输出：1

# 使用.iat[]方法选择特定单元格
value_iat = df.iat[0, 1]
print(value_iat)  # 输出：4

在上面的示例中，我们创建了一个简单的DataFrame，并使用`.at[]`和`.iat[]`方法选择了不同的单元格。`.at[0, 'A']`选择了第一行（索引为0）的'A'列单元格，而`.iat[0, 1]`选择了第一行（索引为0）的第二列（索引为1）的单元格。

你可以根据自己的需求修改示例中的DataFrame和选择语句。