python删去空行,python删除列表中的空格
1.摘要
drop()方法可以找到DataFrame类型的数据的空值(缺失值)，删除空值所在的行/列，返回新的DataFrame作为返回值。
2.功能的详细说明
函数形式：dropna (axis=0，how= any ，thresh=none，subset=none，inplace=false)
参数：
轴：轴。或者0‘index’，表示按行删除；或1“列”，这意味着按列删除。
如何：如何过滤。“any”，这意味着只要行/列有多个空值，就将被删除；“All”表示所有行/列都为空，删除这些行/列。
Thresh:非空元素的最小数量。Int类型，默认为None。如果该行/列中非空元素的数量小于该值，则删除该行/列。
子集：子集。其元素是行或列的索引的列表。如果axis=0或 index ，则subset中的元素是该列的索引；如果axis=1或“column”，则子集中的元素是行的索引。子集限定的子区域是判断是否删除行/列的条件判断区域。
原地：是否原地替换。布尔值，默认为False。如果为True，则对原始数据帧执行操作，返回值为None。
3.例子
创建数据帧数据：
importnumpyasnp
importpandasaspd
a=np.ones((11，10))
foriinrange(len(a)):
我，我=nan
d=pd。数据帧(数据=a)
打印(d)
逐行删除：如果有空值，则删除该行。
#逐行删除：如果有空值，则删除该行。
print(d.dropna(axis=0，how=any ))
逐行删除：所有数据为空，即删除该行。
#逐行删除：所有数据为空，即删除该行。
print(d.dropna(axis=0，how=all ))
按列删除：如果列中非空元素的数量小于5，则该列将被删除。
# Delete by column:如果该列的非空元素少于5个，则该列将被删除。
print(d.dropna(axis=columns ，thresh=5))
Set:删除包含空白列0、5、6和7的行。
# Set subset:删除第0、5、6和7列为空的行。
print(d.dropna(axis=index ，how=all ，subset=[0，5，6，7])
Set subset:删除第5、6和7行中具有空值的列。
# Set subset:删除第5、6和7行中具有空值的列。
print(d.dropna(axis=1，how=any ，subset=[5，6，7]))
原位改性
#就地修改
print(d.dropna(axis=0，how=any ，inplace=True))
打印(==========================)
打印(d)
示例扩展：
代码实现
进口熊猫作为pd
data=pd.read_excel(test.xlsx ，sheet_name=Sheet1 )
Datanota=data[data[销售人员]。notna()]
打印(数据注释)
输出结果
D:\ Python \ Anaconda \ Python . exe D:/Python/test/eas deal/test . py
城市销售金额销售人员
北京0 10000张丽丽
1上海50000笑笑
2 60000笨笨在深圳
成都40000达达
进程结束，退出代码为0
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