如何使用pandas刪除數據框中具有空列的行

Question

我必須用列刪除整行，我的數據框看起來沒有價值

Name   place    phonenum

mike   china     12344
       ireland    897654
suzzi  japan      09876
chang  china      897654
       Australia  897654
       india      876543

所需的輸出應該是

Name   place    phonenum

mike   china     12344
suzzi  japan      09876
chang  china      897654

我用過df1=df[df.Name == '']我得到了輸出

  Name   place    phonenum

請幫我

Answer 1

如果Name是列：

print (df.columns)
Index(['Name', 'place', 'phonenum'], dtype='object')

如果缺失值是空字符串，則需要將==更改為!=以表示不相等：

print (df)
    Name      place  phonenum
0   mike      china     12344
1           ireland    897654
2  suzzi      japan      9876
3  chang      china    897654
4         Australia    897654
5             india    876543

df1 = df[df.Name != '']
print (df1)
    Name  place  phonenum
0   mike  china     12344
2  suzzi  japan      9876
3  chang  china    897654

如果在第一列中是NaN使用dropna和指定列進行檢查：

print (df)
    Name      place  phonenum
0   mike      china     12344
1    NaN    ireland    897654
2  suzzi      japan      9876
3  chang      china    897654
4    NaN  Australia    897654
5    NaN      india    876543

df1 = df.dropna(subset=['Name'])
print (df1)
    Name  place  phonenum
0   mike  china     12344
2  suzzi  japan      9876
3  chang  china    897654

Answer 2

就我而言，我有一堆帶有日期、字符串和一列值（也稱為“值”）的字段。 我嘗試了上面的所有建議，但真正有效的是刪除“值”字段的 NA 記錄。

df = df.dropna(subset=['Value'])

Answer 3

如果行中的任何值丟失，DataFrame dropna() 方法將刪除整行。

df1 = df.dropna()