dataframe 去除空行

可以使用 `dropna()` 方法来删除数据框中的空值行。该方法默认删除包含任何空值的行，也可以通过传递参数来指定删除具有特定空值数量或特定列中的空值行。以下是一个简单的示例：

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': [5, None, None, 8],
   'C': [9, 10, 11, 12]
})

# 删除包含任何空值的行
df = df.dropna()

# 打印输出结果
print(df)

运行结果如下：

     A    B   C
0  1.0  5.0   9
3  4.0  8.0  12

在上面的示例中，`dropna()` 方法删除了包含空值的行，并返回一个不包含空值的新数据框。

相关问题

dataframe删除空行

可以使用 `dropna()` 方法来删除 DataFrame 中包含空值的行。默认情况下，`dropna()` 方法会删除包含任何空值的行。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 生成一个包含空值的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, None], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除包含空值的行
df = df.dropna()

print(df)

运行结果如下：

     A    B  C
0  1.0  4.0  7

在上面的示例中，我们生成了一个包含空值的数据框，并使用 `dropna()` 方法删除了包含空值的行。注意，`dropna()` 方法会返回一个新的数据框，原始数据框不会被修改。如果你想在原始数据框上直接修改，可以设置 `inplace=True` 参数。

dataframe除去空行

可以`dropna()`方法删除包含空值的行。例如，假设你的DataFrame名字为`df`，可以使用以下代码删除包含空值的行：

df.dropna(inplace=True)

这将直接在原始DataFrame中删除包含空值的行。如果要创建一个新的DataFrame，请将`inplace`参数设置为`False`，如下所示：

new_df = df.dropna()