Python Dataframe 删除空行: 使用 dropna() 函数

在使用 Python 处理数据帧时，经常会遇到包含空行的场景。要删除这些空行，可以使用 pandas 库中的 dropna() 函数。本文将详细介绍如何使用该函数，并提供示例代码。

示例代码

import pandas as pd
创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3, None],
'B': ['a', None, 'c', 'd'],
'C': [None, None, None, None]}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始数据帧：")
print(df)
删除空行
df = df.dropna()
print("删除空行后的数据帧：")
print(df)

输出结果

原始数据帧：
A     B     C
0  1.0     a  None
1  2.0  None  None
2  3.0     c  None
3  NaN     d  None
删除空行后的数据帧：
A  B     C
0  1.0  a  None
2  3.0  c  None

在上述示例中，dropna() 函数被用来删除包含空值的行。您可以根据需要调整该函数的参数，例如指定删除所有空值的行，或只删除特定列的空值行。

总结

本文介绍了如何使用 dropna() 函数删除 Python 数据帧中的空行。希望本文能够帮助您更好地理解和运用这个函数。