如何删除dataframe中的空行？

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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