pandas如何删除某栏位为空的行

你可以使用 `dropna()` 方法删除某栏位为空的行。该方法会返回一个新的 DataFrame，其中已删除了空值行。

假设你要删除名为 `column_name` 的栏位为空的行，可以使用以下代码：

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

其中 `df` 是原始 DataFrame，`column_name` 是要删除空值行的栏位名称。`subset` 参数指定要查找空值的栏位名称。

如果你想在原始 DataFrame 上直接修改，可以使用 `inplace=True` 参数：

df.dropna(subset=['column_name'], inplace=True)

相关问题

pandas如何筛选某栏位值长度

如果要筛选某一列中字符串长度符合特定要求的行，可以使用 `str.len()` 函数来计算每个字符串的长度，并结合布尔索引进行筛选。

例如，假设有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中有一列名为 `text`，我们想筛选出该列中字符串长度大于等于 5 的行，可以使用如下代码：

df[df['text'].str.len() >= 5]

这样就会返回一个新的 DataFrame，其中只包含 `text` 列中字符串长度大于等于 5 的行。

pandas如何根据某个栏位进行排序

你可以使用 `sort_values()` 方法来根据某个栏位进行排序。以下是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 'Age': [28, 34, 29, 42]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据 Age 栏位进行排序
df = df.sort_values(by='Age')

print(df)

这将输出以下结果：

    Name  Age
0    Tom   28
2  Steve   29
1   Jack   34
3  Ricky   42

在这个例子中，我们首先创建了一个简单的 DataFrame，然后使用 `sort_values()` 方法将其根据 Age 栏位进行升序排序。注意，`sort_values()` 方法默认是升序排序，如果你想要降序排序，可以设置 `ascending=False` 参数。