Pandas提取空行方法: 使用dropna()函数

使用Pandas的dropna()函数提取空行

在数据分析中，处理空值是常见任务之一。Pandas库提供了一个便捷的函数dropna()，可以轻松地从数据框中删除或提取包含空值的行。

如何使用dropna()提取空行

默认情况下，dropna()函数会删除包含任何缺失值的行。要提取空行，我们需要进行一些调整。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含空值的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [None, 6, 7, 8],
                   'C': [9, 10, None, 12]})

# 提取所有值都为空的行
df_empty_rows = df[df.isnull().all(axis=1)]

print(df_empty_rows)

输出:

A    B   C
2  NaN  NaN  NaN

代码解释

1. 我们首先使用df.isnull().all(axis=1)判断每一行是否所有值都为NaN。
2. 然后将结果作为布尔索引传递给原始数据框df，从而筛选出所有值都为空的行。

通过这种方法，我们可以方便地提取数据框中的空行，并进行进一步的分析或处理。