删除空行和DataFrame pandas中数据不匹配的行

在pandas中，要删除空行和数据不匹配的行，可以使用dropna()函数和isin()函数的组合。

首先，使用dropna()函数删除空行。dropna()函数可以删除包含NaN值的行。可以通过指定axis参数为0来删除行，默认情况下该参数为0。示例代码如下：

df.dropna(axis=0, inplace=True)

接下来，使用isin()函数筛选出数据匹配的行。isin()函数可以根据指定的条件筛选出符合条件的行。可以通过指定需要匹配的值列表来进行筛选。示例代码如下：

values_to_match = ['value1', 'value2', 'value3']
df = df[df['column_name'].isin(values_to_match)]

其中，'column_name'是需要匹配的列名，values_to_match是需要匹配的值列表。

综合以上两个步骤，可以删除空行和数据不匹配的行。示例代码如下：

df.dropna(axis=0, inplace=True)
values_to_match = ['value1', 'value2', 'value3']
df = df[df['column_name'].isin(values_to_match)]

以上是删除空行和DataFrame中数据不匹配的行的方法。这种方法适用于pandas中的DataFrame数据处理和清洗，可以帮助提高数据质量和准确性。

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