删除dataframe中空行

你可以使用dropna()函数来删除DataFrame中的空值行。具体使用方法是：

df.dropna(inplace=True)

其中，df是指你所要删除空值行的DataFrame，inplace=True表示在原DataFrame上进行修改，即直接在原DataFrame中删除空值行，而不是生成一个新的DataFrame。

相关问题

删除dataframe中空值比例超过一半的列

可以使用`dropna()`方法结合`thresh`参数来删除空值比例超过一半的列。

假设我们有一个名为`df`的DataFrame，可以按以下方式删除：

threshold = len(df) / 2
df.dropna(thresh=threshold, axis=1, inplace=True)

这里`thresh`参数表示至少要有多少个非空值才能保留该列。`axis=1`表示沿着列的方向进行操作。`inplace=True`表示在原始DataFrame上进行修改，而不是返回一个新的DataFrame。

这将删除所有空值比例超过一半的列。

Python中筛选出dataframe中空白格的行

可以使用`isnull()`方法和`any()`方法来筛选出dataframe中空白格的行。

假设我们有一个dataframe `df`，可以使用以下代码筛选出空白格的行：

df[df.isnull().any(axis=1)]

其中，`isnull()`方法返回一个布尔型的dataframe，表示每个元素是否为空白格（即NaN或None），`any()`方法返回一个布尔值，表示每行是否存在至少一个空白格。通过`any(axis=1)`可以将该布尔值转化为每行的布尔值，然后使用布尔索引来筛选出包含空白格的行。