dataframe删除全部为空的列及“身份证号”为空的数据。

你可以使用 Pandas 库对 DataFrame 进行操作，具体流程如下：

1. 删除全部为空的列：

df = df.dropna(axis=1, how='all')

2. 删除“身份证号”为空的数据：

df = df.dropna(subset=['身份证号'], how='all')

将两个操作结合起来，可以这样写：

df = df.dropna(axis=1, how='all').dropna(subset=['身份证号'], how='all')

其中，`axis=1` 表示删除列，`how='all'` 表示只删除全部为空的列或行，`subset=['身份证号']` 表示只针对“身份证号”列进行操作。

相关问题

DataFrame筛选某列不为空的数据

要筛选DataFrame中某列不为空的数据，可以使用`dropna()`方法。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, None, 20],
        'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 筛选Age列不为空的数据
filtered_df = df.dropna(subset=['Age'])

print(filtered_df)

输出结果为：

     Name   Age       City
0   Alice  25.0    Beijing
1     Bob  30.0   Shanghai
3   David  20.0       None

dataframe添加一列 数据为空

可以使用pandas的assign方法来添加一列数据为空的列。

示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

df = df.assign(C=pd.Series(dtype=float))

print(df)

输出结果：

   A  B   C
0  1  4 NaN
1  2  5 NaN
2  3  6 NaN

在这个示例中，我们使用pandas的assign方法添加了一个名为C的列，其中的数据为空。在这里，我们使用了Series的dtype参数来指定列的数据类型为float，以便在空列中填充NaN值。