python数据清洗删除行

以下是使用pandas库进行python数据清洗删除行的方法：

from pandas import DataFrame
from pandas import read_excel

# 读取Excel文件
df = read_excel('e://rz2.xlsx')

# 删除数据为空所对应的行
newDF = df.dropna()

# 输出删除后的数据
print(newDF)

在上述代码中，我们首先使用`read_excel()`函数读取Excel文件，然后使用`dropna()`函数删除数据为空所对应的行，最后输出删除后的数据。

相关问题

python数据清洗项目实战

Python数据清洗项目实战是指使用Python编程语言进行数据清洗的实际项目。数据清洗是指对原始数据进行处理和转换，以便于后续分析和建模。下面是一个简单的Python数据清洗项目实战的介绍：

项目名称：电商销售数据清洗

项目描述：该项目的目标是对电商销售数据进行清洗，以便于后续的分析和可视化展示。原始数据包含了订单信息、产品信息、客户信息等多个表格，需要进行数据清洗和整合。

项目步骤：
1. 数据导入：使用Python的pandas库读取原始数据文件，将数据加载到DataFrame中进行后续处理。
2. 数据预览：查看数据的前几行、列名、数据类型等信息，了解数据的结构和内容。
3. 缺失值处理：检查数据中是否存在缺失值，根据业务需求选择合适的方法进行处理，如删除缺失值、填充缺失值等。
4. 重复值处理：检查数据中是否存在重复值，根据业务需求选择合适的方法进行处理，如删除重复值、保留唯一值等。
5. 数据类型转换：根据需要将数据中的某些列转换为合适的数据类型，如日期时间类型、数值类型等。
6. 数据整合：根据业务需求将多个表格进行合并，使用合适的连接方式（如内连接、外连接等）将相关数据整合到一张表中。
7. 数据清洗：根据业务需求进行数据清洗，如去除异常值、修正错误数据等。
8. 数据导出：将清洗后的数据导出为新的文件，以便于后续的分析和可视化展示。

python数据清洗如何删除空白列

在 Python 中，可以使用 Pandas 库来实现删除空白列的数据清洗操作。具体步骤如下：

1. 导入 Pandas 库：`import pandas as pd`

2. 读取数据文件：`df = pd.read_csv("data.csv")`

其中，`data.csv` 是数据文件的文件名，可以根据实际情况进行修改。

3. 删除空白列：`df = df.dropna(axis=1, how="all")`

其中，`axis=1` 表示按列删除，`how="all"` 表示只删除全是空值的列。如果要删除部分是空值的列，可以使用 `how="any"`。

4. 将处理后的数据保存到新文件中：`df.to_csv("new_data.csv", index=False)`

其中，`new_data.csv` 是保存结果的文件名，`index=False` 表示不保存行索引，可以根据实际情况进行修改。

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_csv("data.csv")

# 删除空白列
df = df.dropna(axis=1, how="all")

# 将处理后的数据保存到新文件中
df.to_csv("new_data.csv", index=False)

注意：在进行删除操作之前，最好先备份数据文件，以免误删造成不可挽回的后果。