data.dropna(how='all') 属于刪除行数据

是的，`data.dropna(how='all')` 是用来删除 DataFrame 中全部为 NaN 的行数据。如果希望删除全部为 NaN 的列数据，可以使用 `data.dropna(how='all', axis=1)`。需要注意的是，这个函数会直接修改原始的 DataFrame，如果不希望修改原始的数据，可以使用 `data.dropna(how='all').copy()`。

相关问题

data.dropna(axis=1,how='all',inplace=True)

您的代码使用了`dropna`函数来删除DataFrame中所有值都是NaN的列。这个函数的参数说明如下：

- `axis=1`：表示按列进行操作，即删除列。
- `how='all'`：表示只删除所有值都是NaN的列。
- `inplace=True`：表示在原始DataFrame上进行操作，不创建新的副本。

通过这行代码，您可以删除所有值都是NaN的列，并在原始DataFrame上进行修改。

请注意，这行代码会直接修改原始DataFrame，所以请确保您确实想要在原始数据上进行操作。如果需要创建一个新的DataFrame来存储删除NaN列之后的结果，则可以将`inplace=True`改为`inplace=False`。

import pandas as pd data=pd.read_excel("D:\MATLAB\附件1-葡萄酒品尝评分表.xls",header=1,nrows=376) data.head(30) data.columns=["大类","小类","1",'2','3','4','5','6','7','8','9','10'] data data1=data.dropna(axis=0,how='all') data1 data2=data1.fillna(value=0) data2.head(30) new1=data2.drop(columns='大类') new2=new1.drop(columns='小类') new2.head(30) for i in range(0,374,14): new3=new2.drop([i,i+1]) print(new3.head(30))

根据你的代码，我理解你正在进行以下操作：

1. 使用pandas库导入Excel文件，文件路径为"D:\MATLAB\附件1-葡萄酒品尝评分表.xls"。同时，跳过第一行作为标题，只读取前376行数据，并将其存储在名为`data`的DataFrame中。
2. 打印`data`的前30行数据。
3. 为`data`的列重命名为"大类"、"小类"和数字1-10。
4. 从`data`中删除所有包含缺失值的行，并将结果存储在名为`data1`的DataFrame中。
5. 使用0填充`data1`中的所有缺失值，并将结果存储在名为`data2`的DataFrame中。
6. 打印`data2`的前30行数据。
7. 从`data2`中删除"大类"列，并将结果存储在名为`new1`的DataFrame中。
8. 从`new1`中删除"小类"列，并将结果存储在名为`new2`的DataFrame中。
9. 在一个循环中，每次迭代都从`new2`中删除索引为i和i+1的行，并将结果存储在名为`new3`的DataFrame中。然后，打印`new3`的前30行数据。

请注意，由于我是一个文本AI模型，无法直接读取和操作文件。如果你想运行这段代码，请确保文件路径正确，并在适当的编程环境中运行它。