如何使用Python高效移除包含空值的特定列的行？

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1. 摘要：`dropna()`方法，用于查找并删除DataFrame中的空值（缺失值），返回处理后的DataFrame。

2.函数详解：`dropna()`函数格式：`dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None)`。

- `axis=0`：默认值，表示按行操作。 - `how='any'`：默认值，表示任何空值都会被删除。 - `thresh=None`：指定至少需要有多少非空值才能保留行或列。 - `subset=None`：指定要检查的列。

1.摘要

dropna()方法，能够找到DataFrame类型数据的空值（缺失值），将空值所在的行/列删除后，将新的DataFrame作为返回值返回。

2.函数详解

函数形式：dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

参数：

axis：轴。0或'index'，表示按行删除；1或'columns'，表示按列删除。

how：筛选方式。‘any'，表示该行/列只要有一个以上的空值，就删除该行/列；‘all'，表示该行/列全部都为空值，就删除该行/列。

thresh：非空元素最低数量。int型，默认为None。如果该行/列中，非空元素数量小于这个值，就删除该行/列。

subset：子集。列表，元素为行或者列的索引。如果axis=0或者‘index'，subset中元素为列的索引；如果axis=1或者‘column'，subset中元素为行的索引。由subset限制的子区域，是判断是否删除该行/列的条件判断区域。

inplace：是否原地替换。布尔值，默认为False。如果为True，则在原DataFrame上进行操作，返回值为None。

3.示例

创建DataFrame数据：

importnumpyasnp importpandasaspd a=np.ones((11,10)) foriinrange(len(a)): a[i,:i]=np.nan d=pd.DataFrame(data=a) print(d)

按行删除：存在空值，即删除该行

#按行删除：存在空值，即删除该行 print(d.dropna(axis=0,how='any'))

按行删除：所有数据都为空值，即删除该行

#按行删除：所有数据都为空值，即删除该行 print(d.dropna(axis=0,how='all'))

按列删除：该列非空元素小于5个的，即删除该列

#按列删除：该列非空元素小于5个的，即删除该列 print(d.dropna(axis='columns',thresh=5))

设置子集：删除第0、5、6、7列都为空的行

#设置子集：删除第0、5、6、7列都为空的行 print(d.dropna(axis='index',how='all',subset=[0,5,6,7]))

设置子集：删除第5、6、7行存在空值的列

#设置子集：删除第5、6、7行存在空值的列 print(d.dropna(axis=1,how='any',subset=[5,6,7]))

原地修改

#原地修改 print(d.dropna(axis=0,how='any',inplace=True)) print("==============================") print(d)

实例扩展：

代码实现

import pandas as pd data = pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name='Sheet1') datanota = data[data['销售人员'].notna()] print(datanota)

输出结果

D:\Python\Anaconda\python.exe D:/Python/test/EASdeal/test.py
城市 销售金额 销售人员
0 北京 10000 张丽丽
1 上海 50000 潇潇
2 深圳 60000 笨笨笨
3 成都 40000 达达

Process finished with exit code 0

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