Pandas 从整个数据帧中删除特定的字符串值，而不指定列或行

我有一个数据帧，它有一些值为“”的单元格。现在，每当我尝试使用多信息度量时，该值都会导致一个错误（“无法将字符串转换为浮点：？”）

我已经通过简单地使用以下方法找到了解决方案：

df.replace("?",0,inplace=True)

但我想知道如果有一个单元格的值为“”，我是否要删除整行，我该怎么做

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请注意，我没有包含此值的列名。它分散在不同的列中，这就是为什么我不能使用

df.drop

您可以通过以下方式执行此操作：

df.drop(df.loc[df['column_name'] == "?"].index, inplace=True)

或者使用稍微简单的语法，但性能可能稍差一些：

df = df.loc[df['column_name'] != "?"]

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您可以通过以下方式执行此操作：

df.drop(df.loc[df['column_name'] == "?"].index, inplace=True)

或者使用稍微简单的语法，但性能可能稍差一些：

df = df.loc[df['column_name'] != "?"]

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您可以检查每个单元格是否等于

“？”

，然后在其任何单元格中包含该字符的行上获取布尔序列。然后获取给出

True

的行的索引，并将其删除：

has_ques_mark = df.eq("?").any(axis=1)            # a boolean series
inds = has_ques_mark[has_ques_mark].index         # row indices where above is True

new_df = df.drop(inds)

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您可以检查每个单元格是否等于

“？”

，然后在其任何单元格中包含该字符的行上获取布尔序列。然后获取给出

True

的行的索引，并将其删除：

has_ques_mark = df.eq("?").any(axis=1)            # a boolean series
inds = has_ques_mark[has_ques_mark].index         # row indices where above is True

new_df = df.drop(inds)

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不是

机器学习

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