如何根據空白列刪除 CSV 文件中的行

Question

我有一個這種格式的 csv 文件，但有數千行，所以我可以這樣總結

id,name,score1,score2,score3
1,,3.0,4.5,2.0
2,,,,
3,,4.5,3.2,4.1

我曾嘗試使用.dropna() 但這不起作用。

我想要的 output 是

id,name,score1,score2,score3
1,,3.0,4.5,2.0
3,,4.5,3.2,4.1

我真正需要的是檢查 score1 是否為空，因為如果 score1 為空，那么分數的 rest 也為空。

我也試過這個，但它似乎沒有做任何事情。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('dataset.csv')

df.drop(df.index[(df["score1] == '')], axis=0,inplace=True)

df.to_csv('new.csv')

有人能幫忙嗎？

Answer 1

import pandas as pd


df = pd.DataFrame([[1,3.0,4.5,2.0],[2],[3,4.5,3.2,4.1]], columns=["id","score1","score2","score3"])

aux1 = df.dropna()
aux2 = df.dropna(axis='columns')
aux3 = df.dropna(axis='rows')

print('=== original ===')
print(df)
print()
print('=== mode 1 ===')
print(aux1)
print()
print('=== mode 2 ===')
print(aux2)
print()
print('=== mode 3 ===')
print(aux3)
print()
print('=== mode 4 ===')
print('drop original')
df.dropna(axis=1,inplace=True)
print(df)

Answer 2

看到您的編輯后，我意識到dropna對您不起作用，因為您在所有行中都有一個None值。 要過濾特定列中的nan值，我建議使用apply function，如下面的代碼所示。 （順便說一句， StackOverflow.csv只是我從問題中復制並粘貼您的數據的文件）

import pandas as pd
import math

df = pd.read_csv("StackOverflow.csv", index_col="id")

#Function that takes a number and returns if its nan or not
def not_nan(number):
    return not math.isnan(number)

#Filtering the dataframe with the function
df = df[df["score1"].apply(not_nan)]

這樣做是遍歷score1行並檢查值是否為NaN 。 如果是，則返回 False。 然后，我們使用True和False值列表從 dataframe 中過濾掉值。