用pandas删除表中空值

可以使用`dropna()`函数来删除pandas表中的空值。该函数可以删除包含空值的行或列，具体取决于指定的轴。下面是一个例子：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含空值的DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Ella'],
        'age': [25, 30, np.nan, 20, 35],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F'],
        'income': [5000, 6000, 7000, np.nan, 8000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除包含空值的行
df.dropna(axis=0, inplace=True)

# 输出结果
print(df)

在上面的例子中，我们创建了一个包含空值的DataFrame，并使用`dropna()`函数删除了包含空值的行。`axis=0`表示删除行，`inplace=True`表示在原始DataFrame上进行修改。如果想删除包含空值的列，只需要将`axis`参数设置为1即可。

相关问题

pandas删除全是空值的行

可以使用pandas库中的dropna()函数来删除全是空值的行。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('property-data.csv')
new_df = df.dropna(how='all')

print(new_df.to_string())

在这个例子中，我们首先使用`read_csv()`函数读取CSV文件，并将数据存储在DataFrame对象`df`中。然后，我们使用`dropna()`函数，并将参数`how`设置为'all'，以删除全是空值的行。最后，我们使用`to_string()`函数将删除空值后的DataFrame对象打印出来。

请注意，这个例子假设你已经导入了pandas库，并且已经将CSV文件的路径传递给了`read_csv()`函数。你需要根据你的实际情况进行相应的修改。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pandas清洗数据](https://blog.csdn.net/qiming666/article/details/131038300)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

请帮我写出pandas删除每行空值大于600的代码

可以使用`dropna()`函数来删除每行空值大于600的行，具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除每行空值大于600的行
df.dropna(thresh=600, inplace=True)

# 写入数据
df.to_csv('new_data.csv', index=False)

其中，`thresh`参数表示阈值，表示每行至少要有多少个非空值才不会被删除。`inplace`参数表示是否直接在原数据上进行修改。