python中DataFrame删除全为空的行，并对特定的行填充

喜东东only

于 2023-07-19 13:43:09 发布

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文章标签： python pandas 开发语言

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文章展示了如何在Python的Pandas库中使用DataFrame的dropna()方法删除全为空的行，以及使用fillna()方法填充第二列的缺失值，具体操作包括设置how=all参数来删除所有值为空的行，以及使用ffill方法沿行方向填充缺失值。

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python中DataFrame删除全为空的行，并对特定的行填充
要删除DataFrame中一行数值全为空的行，并对第二列进行填充，可以使用dropna()和fillna()方法。

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [np.nan, 2, np.nan, np.nan, np.nan],
    'B': [5, np.nan, 7, np.nan, 9],
    'C': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]
})
#运行结果：
A 	B 	C
0 	NaN 	5.0 	NaN
1 	2.0 	NaN 	NaN
2 	NaN 	7.0 	NaN
3 	NaN 	NaN 	NaN
4 	NaN 	9.0 	NaN

# 删除一行中所有数值为空的行
df = df.dropna(how='all')
#运行结果：
A 	B 	C
0 	NaN 	5.0 	NaN
1 	2.0 	NaN 	NaN
2 	NaN 	7.0 	NaN
4 	NaN 	9.0 	NaN

# 对第二列进行填充
df['B'] = df['B'].fillna(method='ffill',axis=0)

# 打印处理后的DataFrame
print(df)
#运行结果：
A 	B 	C
0 	NaN 	5.0 	NaN
1 	2.0 	5.0 	NaN
2 	NaN 	7.0 	NaN
4 	NaN 	9.0 	NaN