Python dropna 删掉全行为空的
时间: 2023-11-05 10:10:10 浏览: 36
可以使用 `dropna` 方法中的 `how` 参数,将其设置为 `"all"`,即可删掉全行为空的行。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, None, None, None], 'C': [1, 2, 3, 4]})
# 删除全行为空的行
df = df.dropna(how='all')
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C
0 1.0 NaN 1
1 2.0 NaN 2
2 NaN NaN 3
3 4.0 NaN 4
```
可以看到第二行被删除了,因为该行所有列都为空。
相关问题
python pandas的series去空
在Python的pandas库中,使用Series去除空值可以使用dropna()方法。dropna()方法的默认行为是删除包含空值的行或列。
在处理Series对象时,可以使用dropna()方法将含有空值的元素从Series中删除。这个方法会返回一个新的Series对象,其中不包含任何空值。
例如,假设有一个包含空值的Series对象data,我们可以使用下面的代码将空值从Series中删除:
```
import pandas as pd
data = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, np.nan])
clean_data = data.dropna()
print(clean_data)
```
运行这个代码,我们会得到一个新的Series对象clean_data,其中不包含任何空值:
```
0 1.0
1 2.0
3 4.0
dtype: float64
```
在上面的例子中,我们使用dropna()方法删除了包含空值的位置,得到了一个干净的Series对象clean_data。
使用Python删除Excel表中数值为空的行
可以使用Python中的pandas库来操作Excel表格。
首先,需要安装pandas库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install pandas
```
然后,可以使用以下代码来删除Excel表中数值为空的行:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 删除数值为空的行
df.dropna(inplace=True)
# 保存修改后的Excel表格
df.to_excel('example.xlsx', index=False)
```
其中,`read_excel()`函数用于读取Excel表格,`dropna()`函数用于删除数值为空的行,`to_excel()`函数用于保存修改后的Excel表格。`inplace=True`表示直接在原始数据上进行修改,`index=False`表示不在Excel表格中添加行号。
需要注意的是,以上代码仅适用于Excel表格中数据以行为单位存储的情况。如果Excel表格中数据以列为单位存储,则需要使用`axis=1`参数来删除数值为空的列。