在pandas中,我们可以使用dropna函数删除pandas数据框中包含空值的行。当列表值为空时,即可以使用该函数删除数据框中所有包含空值的行。
下面是具体的步骤:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 6, 7, 8]})
df.dropna(inplace=True)
上述代码中,dropna
函数会删除df
数据框中包含空值的行,并通过inplace=True
参数使修改直接应用在df
数据框上。
删除包含空值的行后,数据框将只保留不包含空值的行。
关于pandas的更多信息,您可以参考腾讯云上的pandas产品文档:https://cloud.tencent.com/document/product/876/32781
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