要删除DataFrame中的空行,可以使用dropna()方法。
dropna()方法用于删除包含缺失值(NaN)的行或列。默认情况下,它会删除包含任何缺失值的行。如果只想删除包含全部缺失值的行,可以使用参数how='all'。
以下是删除DataFrame中空行的示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个包含空行的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4],
'B': [None, 6, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除包含任何缺失值的行
df = df.dropna()
# 删除包含全部缺失值的行
# df = df.dropna(how='all')
print(df)
输出结果为:
A B C
0 1.0 NaN 9
1 2.0 6.0 10
3 4.0 8.0 12
在这个例子中,原始的DataFrame包含了一些空行。通过调用dropna()方法,我们成功删除了包含缺失值的行。
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