Starring = Starring.dropna()如何删除里面的‘’

你可以使用 `replace()` 函数来替换空字符串为 `None`，然后使用 `dropna()` 函数删除包含 `None` 的行。示例代码如下：

Starring = Starring.replace('', None)
Starring = Starring.dropna()

这样就可以删除包含空字符串的行了。

相关问题

Starring = df['主演'].replace('...','').replace(' ','').replace('主...','').dropna().str.split(" ").str[0].value_counts().nlargest(10)没有将空值删除

如果在运行 `df['主演']` 时已经使用了 `.dropna()` 方法删除了空值，那么 `Starring` 这一行就不需要再次删除空值。如果你还没有删除空值，可以在代码中加入 `.dropna()` 方法来删除空值，例如：

Starring = df['主演'].replace('...','').replace(' ','').replace('主...','').dropna().str.split(" ").str[0].value_counts().nlargest(10)

这样就会在统计前删除所有空值。

如何将代码里的none删除Starring = df['主演'].replace('...','none').replace(' ','none').replace('主...','none').str.split(" ").dropna().str[0].value_counts().nlargest(10)

可以使用 `replace()` 函数来将字符串中的 'none' 删除，并使用 `dropna()` 函数删除 NaN 值，示例如下：

Starring = df['主演'].replace('...','').replace(' ','').replace('主...','').str.split(" ").replace('none', '').dropna().str[0].value_counts().nlargest(10)

这样可以将原来的 'none' 字符串删除。