dataframe删除多列都为空的行

可以使用 pandas 库中的 dropna() 方法对多列值都为空的行进行删除。具体操作如下：

假设你的 DataFrame 名称为 df，要同时删除列名为 column1、column2 和 column3 所在行的数据，代码如下：

df.dropna(subset=['column1', 'column2', 'column3'], how='all', inplace=True)

其中 subset 参数指定要检查的列名列表，how 参数指定了对应的删除规则，这里是只有多列都为空才删除，inplace 参数表示直接对原 DataFrame 进行修改，而不是返回一个新的 DataFrame。

相关问题

dataframe删除某列值为空的行

要删除Dataframe中某列值为空的行，可以使用`dropna`方法。该方法会移除包含缺失值的行。

首先，我们需要指定要删除的列名。假设我们要删除的列名为"列名A"。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个Dataframe示例
df = pd.DataFrame({'列名A': [1, 2, None, 4, 5],
                   '列名B': [6, None, 8, 9, 10],
                   '列名C': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 删除列名A列值为空的行
df = df.dropna(subset=['列名A'])

print(df)

运行以上代码后，输出结果如下：

   列名A   列名B  列名C
0   1.0   6.0   11
1   2.0   NaN   12
3   4.0   9.0   14
4   5.0  10.0   15

可以看到，包含列名A中空值的行已被从Dataframe中删除。

dataframe，保留列A为空的行

好的，如果您使用的是Python的pandas库，可以使用以下代码来保留列A为空的行：

import pandas as pd

# 读取数据到dataframe
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 保留列A为空的行
df = df[df['A'].isnull()]

# 输出结果
print(df)

其中，`your_data.csv`是您要读取的数据文件名，`df['A'].isnull()`返回一个布尔型的Series，用于判断列A是否为空，`df[df['A'].isnull()]`返回保留列A为空的行的dataframe。

希望这对您有所帮助！