pandas 存储csv 删除有空值的行

可以使用 `dropna()` 函数删除含有空值的行，示例如下：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除含有空值的行
df.dropna(inplace=True)

# 存储为新的 csv 文件
df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

在 `dropna()` 函数中，`inplace=True` 表示直接修改原始数据，不返回副本；`index=False` 表示不保存行索引。你需要将代码中的 `data.csv` 替换为你自己的数据文件名。

相关问题

pandas删除全是空值的行

可以使用pandas库中的dropna()函数来删除全是空值的行。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('property-data.csv')
new_df = df.dropna(how='all')

print(new_df.to_string())

在这个例子中，我们首先使用`read_csv()`函数读取CSV文件，并将数据存储在DataFrame对象`df`中。然后，我们使用`dropna()`函数，并将参数`how`设置为'all'，以删除全是空值的行。最后，我们使用`to_string()`函数将删除空值后的DataFrame对象打印出来。

请注意，这个例子假设你已经导入了pandas库，并且已经将CSV文件的路径传递给了`read_csv()`函数。你需要根据你的实际情况进行相应的修改。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pandas清洗数据](https://blog.csdn.net/qiming666/article/details/131038300)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

python数据清洗csv文件的空值，其中“票房”中有空置

你可以使用Python的pandas库来清洗CSV文件中的空值，特别是处理"票房"字段中的空值。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 检查并处理"票房"字段中的空值
df['票房'].fillna(0, inplace=True)  # 将空值填充为0，也可以填充为其他值

# 保存清洗后的数据到新的CSV文件
df.to_csv('cleaned_file.csv', index=False)

在上述代码中，使用`pd.read_csv()`函数读取CSV文件，并将数据存储在一个DataFrame对象中。然后，使用`fillna()`函数将"票房"字段中的空值填充为0（你也可以选择其他填充值）。最后，使用`to_csv()`函数将清洗后的数据保存到新的CSV文件中（注意设置`index=False`以避免保存索引列）。

请将代码中的"your_file.csv"替换为你的实际文件名，然后运行代码即可进行数据清洗。