python删除数据框空行_Python删除空行

在Python中删除数据框中的空行可以使用pandas库。可以使用以下方法：

1. 读取数据框，使用dropna()方法删除空行。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv')
df = df.dropna()

2. 使用DataFrame.replace()方法将空值替换为NaN，然后使用dropna()方法删除空行。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv')
df = df.replace('', pd.np.nan)
df = df.dropna()

3. 使用DataFrame.replace()方法将空值替换为NaN，然后使用DataFrame.drop()方法删除空行。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv')
df = df.replace('', pd.np.nan)
df = df.drop(df[pd.isnull(df).any(axis=1)].index)

以上方法都可以删除数据框中的空行。

相关问题

python去除excel空行_如何通过Python批量解除Excel工作簿的密码保护

关于去除Excel空行，可以使用pandas库来实现。具体步骤如下：

1. 使用pandas库的read_excel()函数读取Excel文件，并将其存储到DataFrame对象中。

2. 使用dropna()函数删除DataFrame中的空行。

3. 使用to_excel()函数将处理后的数据重新写入Excel文件中。

下面是示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 删除空行
df = df.dropna()

# 将处理后的数据写入Excel文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

关于如何通过Python批量解除Excel工作簿的密码保护，可以使用openpyxl库来实现。具体步骤如下：

1. 使用openpyxl库的load_workbook()函数打开需要解除保护的Excel文件。

2. 使用workbook对象的security属性获取Excel文件的保护信息。

3. 使用workbook对象的unprotect()函数解除Excel文件的保护。

4. 使用workbook对象的save()函数将解除保护后的数据保存到原文件中。

下面是示例代码：

from openpyxl import load_workbook

# 打开Excel文件
workbook = load_workbook('example.xlsx', read_only=False, keep_vba=True, data_only=True)

# 解除保护
if workbook.security.lockStructure:
    workbook.security.unprotect()

# 保存数据到原文件
workbook.save('example.xlsx')

需要注意的是，如果Excel文件有多个工作表，需要对每个工作表都进行解除保护操作。

用python 删掉excel里空行

可以使用 pandas 库来读取和处理 Excel 文件，然后使用 `dropna()` 方法来删除空行。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 删除空行
df.dropna(inplace=True)

# 将处理后的数据写入同一个 Excel 文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

在这个示例中，我们首先使用 `read_excel()` 方法读取了 Excel 文件，并将其存储在 DataFrame 对象中。然后，使用 `dropna()` 方法删除空行。最后，使用 `to_excel()` 方法将处理后的数据写入同一个 Excel 文件。注意，`inplace=True` 表示对原始 DataFrame 对象进行修改。

如果你的 Excel 文件中有多个工作表，可以使用 `sheet_name` 参数指定要读取的工作表的名称或索引。例如，`pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')` 会读取名称为 "Sheet1" 的工作表。