请基于以下表格数据，创建DataFrame索引对象，并使用how=’all’参数删除全部为空缺值的行。 1.2 1.5 1.8 NaN NaN NaN 1.9 NaN 2.0 3.1 3.3 NaN

可以使用pandas库中的DataFrame函数来创建索引对象，再使用dropna函数删除全部为空缺值的行。代码如下：

import pandas as pd

data = {'A': [1.2, 1.5, 1.8, None], 'B': [None, None, None, None], 'C': [1.9, None, 2.0, None], 'D': [3.1, 3.3, None, None]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.dropna(how='all')
print(df)

输出结果为：

     A    B    C    D
0  1.2  NaN  1.9  3.1
1  1.5  NaN  NaN  3.3
2  1.8  NaN  2.0  NaN

其中，how='all'参数表示只删除全部为空缺值的行，如果要删除任意一个值为空缺值的行，可以使用how='any'参数。

相关问题

使用pandas读取csv文件中的数据，创建dataframe对象，并删除其中所有缺失值

好的，我可以为你解答这个问题。你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，需要加载 pandas 库：

import pandas as pd

2. 然后，使用 read_csv 函数读取 CSV 文件，创建 dataframe 对象：

df = pd.read_csv('filename.csv')

其中，filename.csv 表示你要读取的 CSV 文件的文件名及路径。如果文件与脚本在同一目录下，可以只输入文件名。

3. 删除所有缺失值，可以使用 dropna 函数：

df.dropna(inplace=True)

其中，inplace=True 表示在原 dataframe 对象上进行操作，而不是返回一个新的 dataframe 对象。

这样，你就可以使用 pandas 读取 CSV 文件并删除其中所有缺失值了。希望对你有帮助！

从字典对象创建DataFrame对象，索引为labels age NaN

可以使用 pandas 库中的 DataFrame() 函数从字典对象创建 DataFrame 对象，并指定索引为 labels，其中 age 列的值为 NaN。示例代码如下：

import pandas as pd

# 定义字典对象
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [30, 25, 20, None],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}

# 创建 DataFrame 对象
df = pd.DataFrame(data, index=['A', 'B', 'C', 'D'], columns=['name', 'age', 'gender'])

# 打印 DataFrame 对象
print(df)

输出结果如下：

      name   age gender
A    Alice  30.0      F
B      Bob  25.0      M
C  Charlie  20.0      M
D    David   NaN      M

其中，data 是包含数据的字典对象，index 参数指定索引为 labels，columns 参数指定 DataFrame 对象的列名。在创建 DataFrame 对象时，age 列的值为 None，表示缺失值，因此在输出结果中显示为 NaN。