从列值为 NaN 的所有列中删除行
[英]Remove rows from all the columns where column value is NaN
问题描述
I have small dataframe with null values in columns.
我在列中有小 dataframe 和 null 值。 👉 Link for the data set link 👉 数据集链接的链接
I can remove rows with null values for one column at a time with this command - df.drop(df[df['duration'].isnull() ].index) But, suppose I had a large dataframe with hundreds of columns with null row values, then removing null row values for one column at a time is not possible.我可以使用此命令一次删除一列的 null 值的行 - df.drop(df[df['duration'].isnull() ].index)但是，假设我有一个大的 dataframe 与数百列null 行值，然后一次删除一列的 null 行值是不可能的。 What should be my approach is such case.我的方法应该是这种情况。 Please explaing with above data set.请用上述数据集进行解释。
1 个解决方案
解决方案1
1 2022-07-27 13:32:16
As @Omniswitcher commented, df.drop() will work.正如@Omniswitcher 评论的那样， df.drop()将起作用。
pd.read_excel('Movie.xlsx').dropna(axis=0)
Output: Output：
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