pandas删除全空指令

要删除Pandas数据框中的全空行，可以使用`dropna()`函数。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含空值的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [None, 6, 7, None],
                   'C': [None, None, None, None]})

# 删除全空行
df.dropna(how='all', inplace=True)

print(df)

这将输出删除了全空行的数据框：

     A    B   C
0  1.0  NaN NaN
1  2.0  6.0 NaN
2  NaN  7.0 NaN

相关问题

pandas中删除全空的行

可以使用`dropna()`方法来删除全空的行。该方法会返回一个新的DataFrame对象，原始的DataFrame对象并不会被修改。

使用方法如下：

new_df = df.dropna(how='all')

其中`how`参数指定删除行的条件，`'all'`表示当一行所有元素都为空时才删除，`'any'`表示只要一行有任何一个元素为空就删除。默认值为`'any'`。

例如，下面的代码演示了如何删除所有元素都为空的行：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
                   'B': [np.nan, 2, 3, np.nan],
                   'C': [1, np.nan, np.nan, 4],
                   'D': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})

# 删除全空的行
new_df = df.dropna(how='all')

print(new_df)

输出结果为：

     A    B    C   D
0  1.0  NaN  1.0 NaN
1  2.0  2.0  NaN NaN
2  NaN  3.0  NaN NaN
3  4.0  NaN  4.0 NaN

可以看到，第三行所有元素都为空，因此被删除了。

pandas删除excel空白列

要删除Excel文件中的空白列，可以使用Pandas库中的read_excel()函数将Excel文件读入为DataFrame对象，然后使用dropna()方法删除所有值均为NaN的列，最后使用to_excel()方法将处理后的数据保存为新的Excel文件。下面是代码示例：

import pandas as pd

# 读入Excel文件为DataFrame对象
df = pd.read_excel("your_excel_file.xlsx")

# 删除所有值均为NaN的列
df = df.dropna(axis=1, how="all")

# 将处理后的数据保存为新的Excel文件
df.to_excel("new_excel_file.xlsx", index=False)

其中，axis=1表示删除列，how="all"表示只删除所有值均为NaN的列。另外，to_excel()方法的index参数指定是否保存行索引，默认为True，需要将其设置为False以避免保存行索引。