如何用Python代码删除包含空值某列的行示例？

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客户需求+查看销售人员的非空行为+数据存储情况如下：+代码实现+import pandas as pddata=pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet1')data_not_na=data[data['销售人员'].notna()]print(data_not_na)+输出结果+D：

客户需求

查看销售人员不为空值的行

数据存储情况如图：

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

如何删除特定列为空/ NaN的行？

我有一个csv文件.我读了它：

import pandas as pd data = pd.read_csv('my_data.csv', sep=',') data.head()

它的输出如下：

id city department sms category
01 khi revenue NaN 0
02 lhr revenue good 1
03 lhr revenue NaN 0

我想删除sms列为空/ NaN的所有行.什么是有效的方法呢？

解决方法:

将dropna与参数子集一起使用以指定用于检查NaN的列：

data = data.dropna(subset=['sms']) print (data) id city department sms category 1 2 lhr revenue good 1

boolean indexing和notnull的另一个解决方案：

data = data[data['sms'].notnull()] print (data) id city department sms category 1 2 lhr revenue good 1

替代query：

print (data.query("sms == sms")) id city department sms category 1 2 lhr revenue good 1

计时

#[300000 rows x 5 columns] data = pd.concat([data]*100000).reset_index(drop=True) In [123]: %timeit (data.dropna(subset=['sms'])) 100 loops, best of 3: 19.5 ms per loop In [124]: %timeit (data[data['sms'].notnull()]) 100 loops, best of 3: 13.8 ms per loop In [125]: %timeit (data.query("sms == sms")) 10 loops, best of 3: 23.6 ms per loop

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