dataframe去掉全空行

要从DataFrame中删除所有值均为NaN的行，你可以使用`dropna()`方法，并将`how`参数设置为`all`。`how`参数用于指定删除行或列的条件。默认情况下，`how='any'`，表示删除任何包含NaN的行或列。如果将`how`参数设置为`all`，则只有在行或列的所有值都为NaN时才会删除它。

以下是一个简单的示例，演示了如何从DataFrame中删除所有值均为NaN的行：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame对象，其中包含一些NaN值
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
                   'B': [5, np.nan, np.nan, 8],
                   'C': [9, 10, 11, 12]})

# 删除所有值均为NaN的行
df = df.dropna(how='all')

print(df)

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含一些NaN值的DataFrame对象。然后，我们使用`dropna()`方法删除所有值均为NaN的行，并将结果赋值给原始的DataFrame对象。最后，我们打印出了结果。

相关问题

dataframe 去除空行

可以使用 `dropna()` 方法来删除数据框中的空值行。该方法默认删除包含任何空值的行，也可以通过传递参数来指定删除具有特定空值数量或特定列中的空值行。以下是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含空值的数据框
df = pd.DataFrame({
   'A': [1, 2, None, 4],
   'B': [5, None, None, 8],
   'C': [9, 10, 11, 12]
})

# 删除包含任何空值的行
df = df.dropna()

# 打印输出结果
print(df)

运行结果如下：

     A    B   C
0  1.0  5.0   9
3  4.0  8.0  12

在上面的示例中，`dropna()` 方法删除了包含空值的行，并返回一个不包含空值的新数据框。

dataframe去除空行

在pandas中，去除dataframe中的空行可以使用dropna函数。该函数默认删除包含任何缺失值的行，可以指定其它特定条件以删除行。

例如，假设有一个名为data的dataframe，其中含有空行：

   A    B    C
0  1    2    3
1  4    5    6
2  NaN  NaN  NaN
3  7    8    9

要将空行从dataframe中删除，可以使用下面的代码：

data.dropna(inplace=True)

这样可以直接在原dataframe上进行操作，如果不加inplace=True，则会返回一个新的dataframe。

执行上面的代码后，dataframe会变成这样：

   A    B    C
0  1    2    3
1  4    5    6
3  7    8    9

其中第二行被删除了，因为它是空行。注意，如果dataframe中含有部分列的值为缺失值，则这些行也可能被删除，因为dropna默认会将含有任何缺失值的行都删除。可以使用参数axis=1指定删除含有缺失值的列。具体用法可以查看pandas的官方文档。