python df删除空行

你可以使用 pandas 库来删除 DataFrame 中的空行。以下是一种常见的方法：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': ['a', None, 'c', 'd']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除包含空值的行
df = df.dropna()

print(df)

在上述代码中，我们首先导入 pandas 库并创建一个示例 DataFrame。然后，使用 `dropna()` 方法删除包含空值的行。最后，打印删除空行后的 DataFrame。

请注意，这将删除包含任何空值（NaN 或 None）的行。如果你只想删除特定列中包含空值的行，可以使用 `subset` 参数指定列名。

希望能帮到你！如果你有其他问题，请随时提问。

相关问题

python 删除excel空行

你可以使用Python的第三方库`pandas`来删除Excel中的空行。首先，你需要安装`pandas`库，可以使用以下命令安装：

pip install pandas

然后，你可以使用以下代码来删除Excel文件中的空行：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 删除空行
df = df.dropna(how='all')

# 保存修改后的Excel文件
df.to_excel('new_excel_file.xlsx', index=False)

在这个代码中，`read_excel`函数用于读取Excel文件，并将其存储为一个名为`df`的DataFrame对象。然后，`dropna`函数用于删除包含空值的行，参数`how='all'`表示只删除全部是空值的行。最后，使用`to_excel`函数将修改后的DataFrame保存为一个新的Excel文件。

记得将代码中的`your_excel_file.xlsx`替换为你要处理的实际Excel文件路径，并将`new_excel_file.xlsx`替换为你想要保存的新文件名。

python删除数据框空行_Python删除空行

在Python中删除数据框中的空行可以使用pandas库。可以使用以下方法：

1. 读取数据框，使用dropna()方法删除空行。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv')
df = df.dropna()

2. 使用DataFrame.replace()方法将空值替换为NaN，然后使用dropna()方法删除空行。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv')
df = df.replace('', pd.np.nan)
df = df.dropna()

3. 使用DataFrame.replace()方法将空值替换为NaN，然后使用DataFrame.drop()方法删除空行。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv')
df = df.replace('', pd.np.nan)
df = df.drop(df[pd.isnull(df).any(axis=1)].index)

以上方法都可以删除数据框中的空行。