pandas execl删除列非空白

要删除Excel文件中的某个列中非空白单元格，可以使用pandas库中的drop()函数。该函数可以删除DataFrame对象中的指定列。

例如，如果要删除Excel文件中名为“Sheet1”的工作表中“Column1”列中非空白单元格，可以执行以下操作：

import pandas as pd

# 读取Excel文件并选择Sheet1工作表
df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 删除Column1列中非空白单元格
df = df.drop(df[df['Column1'].notnull()].index, axis=1)

在上面的代码中，我们使用了notnull()函数筛选出Column1列中的非空白单元格，然后使用drop()函数删除这些单元格所在的整列。注意，axis参数设置为1以指定要删除的是列而不是行。

执行完上述代码后，原始Excel文件中的“Column1”列中的所有非空白单元格都将被删除。

相关问题

pandas execl删除行非空白

要删除Excel文件中的某些行中的非空白单元格，可以使用pandas库中的dropna()函数。该函数可以删除DataFrame对象中带有空值的行或列。

例如，如果要删除Excel文件中名为“Sheet1”的工作表中所有列中至少有一个非空白单元格的行，可以执行以下操作：

import pandas as pd

# 读取Excel文件并选择Sheet1工作表
df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 删除所有带有非空白单元格的行
df = df.dropna()

在上面的代码中，我们使用了dropna()函数删除了所有带有非空白单元格的行。这将返回一个新的DataFrame对象，其中不包括任何带有非空白单元格的行。

如果你只想删除某个特定列中带有非空白单元格的行，可以在dropna()函数中使用subset参数，指定要删除空白值的列。例如，如果要删除Excel文件中名为“Sheet1”的工作表中“Column1”列中带有非空白单元格的行，可以执行以下操作：

import pandas as pd

# 读取Excel文件并选择Sheet1工作表
df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 删除Column1列中带有非空白单元格的行
df = df.dropna(subset=['Column1'])

在上面的代码中，dropna()函数的subset参数指定要删除空白值的列。这将返回一个新的DataFrame对象，其中不包括任何带有非空白单元格的行。

pandas execl筛选空白

要筛选Excel中的空白单元格，可以使用pandas库中的dropna()函数。该函数会删除带有空值的行或列。可以将该函数应用于DataFrame对象中的特定列，以仅删除该列中的空值。

例如，如果要删除Excel文件中名为“Sheet1”的工作表中“Column1”列中的空白单元格，可以执行以下操作：

import pandas as pd

# 读取Excel文件并选择Sheet1工作表
df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 删除Column1列中的空白单元格
df = df.dropna(subset=['Column1'])

在上面的代码中，dropna()函数的subset参数指定要删除空白值的列。这将返回一个新的DataFrame对象，其中不包括任何空白单元格。