Python删掉df里含空值的行
时间: 2023-06-18 10:08:54 浏览: 57
可以使用 `dropna()` 方法来删除含有空值的行。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含空值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]})
# 删除含有空值的行
df = df.dropna()
# 打印结果
print(df)
```
输出结果:
```
A B
0 1.0 5.0
3 4.0 8.0
```
在这个例子中,我们首先创建一个包含空值的 DataFrame。然后,使用 `dropna()` 方法删除含有空值的行,并将结果存储在原变量 `df` 中。最后,打印结果,可以看到含有空值的行已经被删除了。
相关问题
python怎么删除数据空值
在 Python 中,可以使用 Pandas 库来删除数据中的空值。具体方法如下:
1. 导入 Pandas 库:
```python
import pandas as pd
```
2. 读取数据:
```python
df = pd.read_csv('data.csv')
```
3. 删除空值:
```python
df.dropna(inplace=True)
```
上述代码将会删除数据中的所有空值,并将结果保存在原始数据中。
如果你只想删除某一列或某几列的空值,可以在 `dropna()` 函数中指定 `subset` 参数,例如:
```python
df.dropna(subset=['column1', 'column2'], inplace=True)
```
上述代码将会删除 `column1` 和 `column2` 列中的空值,并将结果保存在原始数据中。
python删除dataframe只有空值的列
你可以使用 Pandas 提供的 `dropna()` 和 `all()` 方法来删除 DataFrame 只有空值的列。`dropna()` 方法可以删除包含空值的行或列,而 `all()` 方法可以判断每一列是否全部为 True(即全部为非空值)。结合起来,就可以删除 DataFrame 中只有空值的列了。例如,下面的代码可以删除 DataFrame `df` 中只有空值的列:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个包含空值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, np.nan], 'C': [7, 8, 9]})
# 删除只有空值的列
df = df.dropna(axis=1, how='all')
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C
0 1.0 4.0 7
1 2.0 NaN 8
2 NaN NaN 9
```
注意,这里删除了只有空值的第 2 列。如果你想要删除只有空值的行,可以将 `axis=1` 改为 `axis=0`。