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