pd.read_excel 去掉空值行

要去掉pd.read_excel中的空值行，可以使用dropna()函数。该函数可以删除包含NaN值的行。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('test_xls')
df = df.dropna()

print(df.head())

在这个示例中，我们首先使用pd.read_excel()函数读取Excel文件，并将数据存储在DataFrame中。然后，我们使用dropna()函数删除包含NaN值的行。最后，我们打印出处理后的DataFrame。这样就可以去掉pd.read_excel中的空值行了。

相关问题

修改代码错误： df = pd.read_excel(filename, encoding='utf-8')

这段代码中的错误可能是文件路径不正确或文件名不正确，可以检查一下文件路径和文件名是否正确。另外，如果文件名中包含中文字符，需要使用 UTF-8 编码来避免出现编码错误。

修改后的代码如下：

import pandas as pd

# 指定要拼接的表格文件名列表，使用 UTF-8 编码
filenames = [
    '附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx',
    '附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx',
    '附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx',
    '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx'
]

# 使用 Pandas 库的 read_excel() 函数读取每个表格的数据，并将标题行单独读取出来
dataframes = []
headers = []
for filename in filenames:
    df = pd.read_excel(filename, encoding='utf-8')
    header = df.iloc[:3]  # 假设标题行在前三行
    headers.append(header)
    dataframes.append(df.iloc[3:])  # 去掉标题行后的数据

# 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起
result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True)

# 将标题行合并为一个数据框，并使用 fillna() 函数将空值填充为前一个非空值
header = pd.concat(headers, axis=1, ignore_index=True)
header = header.fillna(method='ffill')

# 将标题行作为新数据框的列名
result.columns = header.iloc[0]

# 将拼接后的结果保存到新的 Excel 文件中
result.to_excel('output.xlsx', index=False)

这样修改后应该就可以正常运行了。

修改代码错误：import pandas as pd # 指定要拼接的表格文件名列表 filenames = [ '附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx', '附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx' ] # 使用 Pandas 库的 read_excel() 函数读取每个表格的数据，并将标题行单独读取出来 dataframes = [] headers = [] for filename in filenames: df = pd.read_excel(filename) header = df.iloc[:2] # 假设标题行在前三行 headers.append(header) dataframes.append(df.iloc[2:]) # 去掉标题行后的数据 # 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起 result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True) # 将标题行合并为一个数据框，并使用 fillna() 函数将空值填充为前一个非空值 header = pd.concat(headers, axis=1, ignore_index=True) header = header.fillna(method='ffill') # 将标题行作为新数据框的列名 result.columns = header.iloc[0] # 将拼接后的结果保存到新的 Excel 文件中 result.to_excel('output.xlsx', index=False)

在你的代码中，标题行的行数可能有误，需要确认一下标题行的行数。同时，在读取 Excel 文件时，最好指定表格的编码格式。修改后的代码如下：

import pandas as pd

# 指定要拼接的表格文件名列表
filenames = [
    '附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx',
    '附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx',
    '附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx',
    '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx'
]

# 使用 Pandas 库的 read_excel() 函数读取每个表格的数据，并将标题行单独读取出来
dataframes = []
headers = []
for filename in filenames:
    df = pd.read_excel(filename, encoding='utf-8')
    header = df.iloc[:2]  # 假设标题行在前两行
    headers.append(header)
    dataframes.append(df.iloc[2:])  # 去掉标题行后的数据

# 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起
result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True)

# 将标题行合并为一个数据框，并使用 fillna() 函数将空值填充为前一个非空值
header = pd.concat(headers, axis=1, ignore_index=True)
header = header.fillna(method='ffill')

# 将标题行作为新数据框的列名
result.columns = header.iloc[0]

# 将拼接后的结果保存到新的 Excel 文件中
result.to_excel('output.xlsx', index=False)

这样修改后应该就可以正常运行了。