今日分享主题：如何批量删除有空值的行或者列？什么意思呢？举例来说吧。虚拟如下一组数据。这组数据，李四的工资、赵六的社保以及周八的工资数据都是缺失的。我们知道，为了让分析更具有指导意义，我们需要精准分析。为了实现精准分析，就是确保我们的数据具有可比性，所以我们一般要将一些数据有缺失的对象剔除。这里，李四、赵六以及周八的数据有缺失，所以我们要将他们的数据刨除。这里数据量少，所以用手动删除这种笨拙的方法丝毫不碍事。但一旦数据量大的话，一个个手动删除就不是人干的事。所以，我们就要想想有没有办法能够快速找出哪些对象的数据有缺失，并做批量删除呢？答案当然是肯定的。那就是用“定位空值”的方法，来删除整行或者整列。下面来说具体操作。1. 选中A1：D9，同时按Ctrl+G(或F5)，跳出“定位”对话框，单击“定位条件”。2. 跳出“定位条件”对话框，勾选“空值”，按确定，跳回数据本身，你会发现，空值所在单元格就被选中了。3. 鼠标右击，选择“删除”，跳出“删除”对话框，勾选“整行”，按确定即可。
到这里，结果就出来了。操作很简单，但是非常实用，比如你在规范数据源的时候，往往要用到(关于数据规范的重要性，我前面写过好多篇文章介绍了)，大家可以自己动手操作下噢。今天的分享就到这里，非常感谢你的耐心阅读，希望对你有所启发。如果还有不明白的地方，可以扫码加我微信，我们进一步交流。
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一份规范的数据源得是什么样？
你以为是vlookup函数用的不对，没想到......

	

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
到此这篇关于Python实现删除某列中含有空值的行的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关Python删除某列空值内容请搜索随便开发网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持随便开发网！

我正在尝试从Excel导入的数据框中删除包含空值和分类变量的行。我还尝试了许多其他功能和许多不同的方法，但是我无法删除它们，至少不是全部。]
[大约有185000行，共有6列。我试图做的是使用for循环遍历整个行，如果“订单ID”列上存在空值或分类变量，则删除行。
这是我尝试过的代码之一：f = 0
value = merged_file.at[f, 'Order ID']
for value in merged_file:
if value is None:
merged_file.drop(merged_file.index[f])
merged_file.reset_index(inplace=True, drop=True)
f+=1
continue
elif value == 'Order ID':
merged_file.drop(merged_file.index[f])
merged_file.reset_index(drop=True, inplace=True)
f+=1
continue
elif f==186845:
break
else:
f+=1
continue
如果能纠正我做错的事情，我将不胜感激，请告诉我是否有更好的方法来指定和删除具有空值和分类变量的行或列。
谢谢。
我正在尝试从Excel导入的数据框中删除包含空值和分类变量的行。我也尝试了许多其他功能和许多不同的方法，但是我是...

df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)

axis：

0: 行操作（默认）

1: 列操作

how：

any: 只要有空值就删除（默认）

all:全部为空值才删除

inplace：

False: 返回新的数据集（默认）

True: 在愿数据集上操作