如何识别dataframe中包含空白的特定行？

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在数据清洗过程中，获得Excel或CSV格式的数据后，通常需要进行清理。假设初步得到的dataframe是df。

1. 找到包含NaN值的行： df[~df.isna().any(axis=1)]

但有时，原始的Excel文件中可能本身就包含NaN值。

数据清洗过程中，得到excel或csv形式的数据后，通常需要进行清理。假设初步获得的dataframe是df。

1、找出NaN值所在的行

df[df.isna().any(axis=1)]，可获得含有NaN的行。

但是，有时在原始excel或csv中，如果单元格的值是空白字符，Tab字符等空白字符时，上面的办法无法进一步将这些行筛选出来。

2、找出NaN值与其它空白字符所在的行

(1)df.replace(to_replace=r'^\s+$',value=None,regex=True,inplace=True)

(2)df[df.isna().any(axis=1)]