Python - 如何从 Pandas DataFrame 中删除空行
pythonserver side programmingprogramming更新于 2025/11/19 1:16:17
要删除 Pandas DataFrame 中的空行，请使用 dropna() 方法。假设以下是我们的 CSV 文件，其中包含一些 NaN，即空值 −
让我们使用 read_csv() 读取 CSV 文件。我们的 CSV 在桌面上 −
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv")
使用 dropna() 删除空值 −
dataFrame = dataFrame.dropna()
示例
以下是完整代码 −
import pandas as pd
# 读取 csv 文件
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv")
print("DataFrame...\n",dataFrame)
# 计算 DataFrame 中的行数和列数
print("\nNumber of rows and column in our DataFrame = ",dataFrame.shape)
dataFrame = dataFrame.dropna()
print("\nDataFrame after removing null values...\n",dataFrame)
print("\n(Updated) Number of rows and column in our DataFrame = ",dataFrame.shape)
输出
这将产生以下输出 −
DataFrame... Car Place UnitsSold 0 Audi Bangalore 80.0 1 Porsche Mumbai 110.0 2 RollsRoyce Pune NaN 3 BMW Delhi 200.0 4 Mercedes Hyderabad 80.0 5 Lamborghini Chandigarh NaN 6 Audi Mumbai NaN 7 Mercedes Pune 120.0 8 Lamborghini Delhi 100.0 Number of rows and column in our DataFrame = (9, 3) DataFrame after removing null values... Car Place UnitsSold 0 Audi Bangalore 80.0 1 Porsche Mumbai 110.0 3 BMW Delhi 200.0 4 Mercedes Hyderabad 80.0 7 Mercedes Pune 120.0 8 Lamborghini Delhi 100.0 (Updated) Number of rows and column in our DataFrame = (6, 3)
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