Python - Cách bỏ các hàng rỗng khỏi Pandas DataFrame

Để thả các hàng rỗng trong Pandas DataFrame, hãy sử dụng phương thức dropna (). Giả sử sau đây là tệp CSV của chúng tôi với một số giá trị NaN tức là null -

Hãy để chúng tôi đọc tệp CSV bằng read_csv (). CSV của chúng tôi có trên Máy tính để bàn -

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv")

Xóa các giá trị null bằng dropna () -

dataFrame = dataFrame.dropna()

Ví dụ

Sau đây là mã hoàn chỉnh -

import pandas as pd

# reading csv file
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv")
print("DataFrame...\n",dataFrame)

# count the rows and columns in a DataFrame
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)

Đầu ra

Điều này sẽ tạo ra kết quả sau -

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)