将以下两个dataframe按照门店编码进行关联，并删除有空值的行

可以使用 Pandas 库中的 merge() 函数将两个 DataFrame 按照门店编码进行关联，然后使用 dropna() 函数删除包含空值的行。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'门店编码': ['A', 'B', 'C', 'D'], '销售额': [1000, 2000, 1500, 1800]})
df2 = pd.DataFrame({'门店编码': ['B', 'C', 'D', 'E'], '利润': [200, 300, 500, 400]})

# 按照门店编码进行关联
df = pd.merge(df1, df2, on='门店编码', how='inner')

# 删除有空值的行
df = df.dropna()

# 输出结果
print(df)

输出结果如下：

  门店编码   销售额   利润
1    B  2000.0  200
2    C  1500.0  300
3    D  1800.0  500

在这个示例中，我们首先创建了两个 DataFrame，分别包含门店编码和销售额、门店编码和利润两个列。然后使用 merge() 函数将这两个 DataFrame 按照门店编码进行关联，使用 inner 方法表示只保留两个 DataFrame 中都有的门店编码。最后使用 dropna() 函数删除包含空值的行，得到最终结果。

相关问题

删除dataframe有空值的行

删除DataFrame中有空值（通常指缺失值，NaN或None）的行，你可以使用Pandas库中的`dropna()`函数。这个函数会检查指定的列是否存在缺失值，并根据设定的规则处理它们。以下是基本步骤：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

2. 加载或创建DataFrame：

df = pd.DataFrame(... your data ...)

3. 使用`dropna()`函数删除含有空值的行，可以设置`axis=0`表示按行操作：

df_cleaned = df.dropna()  # 默认删除所有包含任何缺失值的行

如果你想保留某一列的所有非空值，可以在`how`参数中选择，比如只删除某一列全为空值的行：

df_cleaned = df.dropna(subset=['column_name'], how='all')  # 'column_name'替换为实际的列名

4. 如果你想删除满足特定条件的行（例如某列连续缺失），可以用` thresh`参数配合`axis=1`，这表示按列操作：

df_cleaned = df.dropna(thresh=df.shape[1] - 1, axis=1)  # 删除至少有一列缺失的行

完成以上步骤后，`df_cleaned`就是一个没有空值的新DataFrame。

dataframe删除空值

在 Pandas 中，可以使用 `dropna()` 方法删除包含空值（NaN）的行或列。该方法默认删除包含任何 NaN 的行，可以通过指定 `how` 参数来指定删除列或行。

1. 删除包含 NaN 的行

df.dropna()

2. 删除包含 NaN 的列

df.dropna(axis=1)

如果想要删除特定列中包含 NaN 的行，可以使用 `subset` 参数。例如，删除 'col1' 和 'col2' 中包含 NaN 的行：

df.dropna(subset=['col1', 'col2'])

除了 `dropna()` 方法外，还可以使用 `fillna()` 方法将 NaN 填充为其他值。例如，将所有 NaN 填充为 0：

df.fillna(0)