Question

我必须删除该列的整个行，该行没有任何价值，数据框看起来像

Name   place    phonenum

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

必需的输出应为

Name   place    phonenum

mike   china     12344
suzzi  japan      09876
chang  china      897654

我用过df1=df[df.Name == ''] 我得到了输出

  Name   place    phonenum

请帮助我

Answer 1

如果Name是列：

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

如果缺失的值为空字符串，则需要将==更改为!=，以使其不相等：

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

如果在第一列中有NaN，请使用dropna和指定列进行检查：

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

如果缺少行中的任何值，DataFrame dropna（）方法将删除整行。

var myInputWidth = (document.getElementById("myInput").offsetWidth);

document.getElementById("myInput").style.width = myInputWidth * 0.8 + "px";

Answer 3

就我而言，我有一堆字段，其中包含日期，字符串和一列值（也称为“值”）。我尝试了上述所有建议，但实际上有效的方法是为“ Value”字段删除NA记录。

realloc

如何使用熊猫删除在数据框中具有空列的行

3 个答案: