dataframe剔除空行

在Pandas库中，DataFrame是一个二维表格型数据结构，非常适合处理结构化的数据。如果你想要剔除DataFrame中的空行（即包含所有NaN或缺失值的行），可以使用`dropna()`函数。这个函数可以根据指定的条件删除含有缺失值的行。

以下是一个简单的步骤：

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame
df = df.dropna()  # 如果你想删除所有包含任何缺失值的行
df = df.dropna(how='all')  # 如果你想仅删除全为缺失值的行

# 或者你可以根据列来设置条件
df = df.dropna(subset=['column_name'])  # 仅删除指定列(column_name)中有缺失值的行

# 以上操作会返回一个新的DataFrame，原DataFrame不会被修改，如果不想复制，可以用inplace=True参数
df = df.dropna(inplace=True)  # 注意，inplace=True会直接在原df上进行修改

相关问题

dataframe删除空行

可以使用 `dropna()` 方法来删除 DataFrame 中包含空值的行。默认情况下，`dropna()` 方法会删除包含任何空值的行。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 生成一个包含空值的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, None], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除包含空值的行
df = df.dropna()

print(df)

运行结果如下：

     A    B  C
0  1.0  4.0  7

在上面的示例中，我们生成了一个包含空值的数据框，并使用 `dropna()` 方法删除了包含空值的行。注意，`dropna()` 方法会返回一个新的数据框，原始数据框不会被修改。如果你想在原始数据框上直接修改，可以设置 `inplace=True` 参数。

dataframe除去空行

可以`dropna()`方法删除包含空值的行。例如，假设你的DataFrame名字为`df`，可以使用以下代码删除包含空值的行：

df.dropna(inplace=True)

这将直接在原始DataFrame中删除包含空值的行。如果要创建一个新的DataFrame，请将`inplace`参数设置为`False`，如下所示：

new_df = df.dropna()