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這篇文章主要講解了python刪除列為空的行的實現方法，內容清晰明了，對此有興趣的小伙伴可以學習一下，相信大家閱讀完之后會有幫助。
1.摘要
dropna()方法，能夠找到DataFrame類型數據的空值（缺失值），將空值所在的行/列刪除后，將新的DataFrame作為返回值返回。
2.函數詳解
函數形式：dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
參數：
axis：軸。0或'index'，表示按行刪除；1或'columns'，表示按列刪除。
how：篩選方式。‘any'，表示該行/列只要有一個以上的空值，就刪除該行/列；‘all'，表示該行/列全部都為空值，就刪除該行/列。
thresh：非空元素最低數量。int型，默認為None。如果該行/列中，非空元素數量小于這個值，就刪除該行/列。
subset：子集。列表，元素為行或者列的索引。如果axis=0或者‘index'，subset中元素為列的索引；如果axis=1或者‘column'，subset中元素為行的索引。由subset限制的子區域，是判斷是否刪除該行/列的條件判斷區域。
inplace：是否原地替換。布爾值，默認為False。如果為True，則在原DataFrame上進行操作，返回值為None。
3.示例
創建DataFrame數據：
import numpy as np import pandas as pd a = np.ones((11,10)) for i in range(len(a)): a[i,:i] = np.nan d = pd.DataFrame(data=a) print(d)
按行刪除：存在空值，即刪除該行
# 按行刪除：存在空值，即刪除該行 print(d.dropna(axis=0, how='any'))
按行刪除：所有數據都為空值，即刪除該行
# 按行刪除：所有數據都為空值，即刪除該行 print(d.dropna(axis=0, how='all'))
按列刪除：該列非空元素小于5個的，即刪除該列
# 按列刪除：該列非空元素小于5個的，即刪除該列 print(d.dropna(axis='columns', thresh=5))
設置子集：刪除第0、5、6、7列都為空的行
# 設置子集：刪除第0、5、6、7列都為空的行 print(d.dropna(axis='index', how='all', subset=[0,5,6,7]))
設置子集：刪除第5、6、7行存在空值的列
# 設置子集：刪除第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)實例擴展：
代碼實現
import pandas as pd
data = pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name='Sheet1')
datanota = data[data['銷售人員'].notna()]
print(datanota)輸出結果
D:\Python\Anaconda\python.exe D:/Python/test/EASdeal/test.py
城市 銷售金額 銷售人員
0 北京 10000 張麗麗
1 上海 50000 瀟瀟
2 深圳 60000 笨笨笨
3 成都 40000 達達Process finished with exit code 0
看完上述內容，是不是對python刪除列為空的行的實現方法有進一步的了解，如果還想學習更多內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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