pandas 去除全空行

可以使用 dropna 方法来去除全空行，具体代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, None], 'B': [None, 5, None, None], 'C': [7, None, None, 10]})

df.dropna(how='all', inplace=True)

print(df)

这里通过创建一个示例 DataFrame，然后使用 dropna 方法删除所有行都为空的行。how 参数用于指定删除方式，'all' 表示只删除全部都为 NaN 的行。inplace 参数表示是否在原 DataFrame 上进行修改。运行结果如下：

     A    B     C
0  1.0  NaN   7.0
1  2.0  5.0   NaN
3  NaN  NaN  10.0

相关问题

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。

dataframe 去除空行

### 回答1：
可以使用 Pandas 中的 dropna() 方法去除空行。该方法会返回一个新的 DataFrame，其中不包含任何空行。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含空行的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]})
print(df)

# 去除空行
df = df.dropna()

# 输出去除空行后的 DataFrame
print(df)

运行结果如下：

     A    B
0  1.0  4.0
1  2.0  NaN
2  NaN  6.0

     A    B
0  1.0  4.0

在上面的示例中，原始的 DataFrame 包含一个空行，即第二行。调用 dropna() 方法后，得到一个新的 DataFrame，其中不包含任何空行。

### 回答2：
要去除DataFrame中的空行，可以使用dropna()函数。该函数会删除包含空值的行。

假设我们有一个名为df的DataFrame，它包含一些数据和一些空行。要去除这些空行，我们可以使用以下代码：

df = df.dropna()

这将返回一个不包含空行的新的DataFrame，并将其赋值给df。原始的DataFrame不会发生改变，除非你重新赋值。

除了dropna()函数，还可以使用drop()函数来删除指定行的数据。可以通过传递索引标签或索引位置来指定要删除的行。

例如，假设我们要删除索引标签为3和5的行，可以使用以下代码：

df = df.drop([3, 5])

要删除多个连续的行，还可以使用切片语法。例如，假设我们要删除索引位置为3到5之间的行，可以使用以下代码：

df = df.drop(df.index[3:6])

以上是使用DataFrame的drop()函数来删除空行的方法。希望对你有所帮助！

### 回答3：
要去除DataFrame中的空行，我们可以使用dropna()函数来实现。

dropna()函数会删除包含空值的行。默认情况下，dropna()会删除包含任何空值的行。如果想要只删除全部是空值的行，可以将参数how设置为'all'。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含空行的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, None],
        'B': [None, None, None, None],
        'C': ['a', 'b', None, 'd']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除包含空值的行
df = df.dropna()

print(df)

输出结果为：

     A    B  C
0  1.0  NaN  a

在这个例子中，我们创建了一个包含空行的DataFrame。然后使用dropna()函数删除包含空值的行，最后打印出删除了空行的DataFrame。

通过这种方法，我们可以方便地去除DataFrame中的空行。