pandas删除空行整行

在ps中，可以使用rop()方法删除包含空值的行或列。如果想要删除整行，可以设置xis参数为。示例代码如下：\n\```pyth\impor pandas as p\n\# 创建一个包含空值的DataFram\f = p.DataFram({'A' [1, 2, N, 4], 'B' [5, N, 7, 8]})\n\# 删除包含空值的行\f.drop(axis=, inp=Tru)\n\# 输出结果\pri(df)\```\n\输出结果为：\n\```\ A B\ 1. 5.\3 4. 8.\```\n\这里的ip参数设置为Tru，表示直接在原DataFram上进行修改。如果不想修改原DataFram，可以将ip参数设置为Fals或者不设置。另外，还可以使用hresh参数来指定每行或每列至少需要有多少个非空值才不会被删除。如果想要删除整列，可以将xis参数设置为1。 \n\

相关问题

pythonpandas删除excel整行

要删除 Excel 表格中的整行数据，可以使用 Pandas 库的 `drop()` 方法。

首先，需要使用 Pandas 的 `read_excel()` 方法读取 Excel 文件，并将其转换为 DataFrame 对象。然后，可以使用 `drop()` 方法删除指定行的数据，并将结果保存回 Excel 文件。

以下是一个示例代码，演示如何删除 Excel 中指定行的数据：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件并转换为 DataFrame 对象
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 删除第 3 行数据
df = df.drop(2)

# 保存结果回 Excel 文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

在上面的示例代码中，我们使用 `drop()` 方法删除了第 3 行数据，并将结果保存回原始的 Excel 文件。其中 `index=False` 参数用于取消保存时的行索引。

pandas 删除空行

当我们在处理数据时，经常会遇到一些空行或者缺失值，这些空行或者缺失值会影响我们对数据的分析和处理。Pandas提供了一些方法来删除空行，其中最常用的方法是使用dropna()函数。

dropna()函数可以删除包含缺失值的行或列。默认情况下，它会删除包含任何缺失值的行。如果你只想删除包含所有缺失值的行，则可以使用how='all'参数。如果你想删除列而不是行，则可以设置axis=1参数。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 删除包含任何缺失值的行
df.dropna(inplace=True)

# 删除包含所有缺失值的行
df.dropna(how='all', inplace=True)

# 删除包含缺失值的列
df.dropna(axis=1, inplace=True)