使用pandas，移除所有费用类别列不为空的行

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，你需要将数据加载到pandas的DataFrame中。

假设你的数据已经被加载到了名为`data`的DataFrame中，而费用类别列的名称是`cost_category`。那么你可以使用以下代码移除所有费用类别列不为空的行：

data = data[data['cost_category'].isnull()]

这行代码会创建一个新的DataFrame，其中只包含费用类别列为空的行。你可以将其保存到新的变量中，或者直接覆盖原有的`data`变量。

相关问题

在excel中使用pandas，移除合同号为空的列

你可以使用 Pandas 读取 Excel 文件，并使用 dropna() 方法移除合同号为空的列。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 移除合同号为空的列
df.dropna(subset=['合同号'], inplace=True)

# 输出结果
print(df)

其中，`your_excel_file.xlsx` 是你要处理的 Excel 文件名，`subset=['合同号']` 表示只在合同号这一列中查找空值，并使用 `inplace=True` 参数表示直接在原 DataFrame 上进行修改。如果你想生成一个新的 DataFrame，可以省略 `inplace=True` 参数。

使用pandas判断excel中的费用类别是否有空的行

可以使用pandas中的`isnull()`方法和`any()`方法来判断excel中的费用类别是否有空的行。具体操作步骤如下：

1. 使用pandas的`read_excel()`方法读取excel文件，将数据存储到一个DataFrame对象中。

2. 使用`isnull()`方法判断DataFrame对象中哪些行的费用类别是空的，返回一个布尔类型的DataFrame对象。

3. 使用`any()`方法判断每一行的结果是否有至少一个是True，如果有，则表示该行存在空值，返回一个布尔类型的Series对象。

4. 使用`any()`方法再次判断所有行的结果是否有至少一个是True，如果有，则表示整个excel中存在空值。

下面是示例代码：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('file.xlsx')

# 判断费用类别是否为空
is_null = df['费用类别'].isnull()

# 判断是否存在空行
has_null_row = is_null.any()

# 判断整个excel是否存在空值
if has_null_row:
    print('存在空行')
else:
    print('不存在空行')

需要注意的是，上述代码中的`'费用类别'`需要替换为实际的费用类别列名。