dataframe，删除列A、B、C同时为缺失值的行

您可以使用 Pandas 的 dropna() 方法实现这个功能。具体实现如下：

df.dropna(subset=['A', 'B', 'C'], how='all', inplace=True)

该方法会删除所有 A、B、C 列都为缺失值的行。其中，subset 参数指定需要检查的列，how 参数指定删除行的条件为所有指定列都为缺失值，inplace 参数指定是否在原 DataFrame 上进行操作。

相关问题

将dataframe内的缺失值列删除

可以使用 pandas 的 dropna() 方法删除 dataframe 内的缺失值列，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8], 'C': [None, 10, 11, 12]})

# 删除缺失值列
df = df.dropna(axis=1)

# 输出删除缺失值列后的 dataframe
print(df)

输出结果：

   A
0  1
1  2
2  NaN
3  4

注意：如果想要删除缺失值行，可以将 `axis=1` 改为 `axis=0`。

dataframe删除某列值为空的行

要删除Dataframe中某列值为空的行，可以使用`dropna`方法。该方法会移除包含缺失值的行。

首先，我们需要指定要删除的列名。假设我们要删除的列名为"列名A"。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个Dataframe示例
df = pd.DataFrame({'列名A': [1, 2, None, 4, 5],
                   '列名B': [6, None, 8, 9, 10],
                   '列名C': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 删除列名A列值为空的行
df = df.dropna(subset=['列名A'])

print(df)

运行以上代码后，输出结果如下：

   列名A   列名B  列名C
0   1.0   6.0   11
1   2.0   NaN   12
3   4.0   9.0   14
4   5.0  10.0   15

可以看到，包含列名A中空值的行已被从Dataframe中删除。