Python 3.x 熊猫：删除缺少数据的行

我正在使用以下代码删除pandas中缺少数据的一些行：

df = df.replace(r'^\s+$', np.nan, regex=True)
df = df.replace(r'^\t+$', np.nan, regex=True)
df = df.dropna()

但是，数据框中仍有一些单元格看起来是空的。为什么会这样？有什么方法可以去掉带有空/空白单元格的行？谢谢

您可以使用：

df = df.replace('', np.nan)

如果希望简化代码，可以通过

|

连接正则表达式，并使用

^$

作为空白：

df = pd.DataFrame({'A':list('abcdef'),
                   'B':['',5,4,5,5,4],
                   'C':['','  ','   ',4,2,3],
                   'D':[1,3,5,7,'       ',0],
                   'E':[5,3,6,9,2,4],
                   'F':list('aaabbb')})

df = df.replace(r'^\s+$|^\t+$|^$', np.nan, regex=True)
print (df)
   A    B    C    D  E  F
0  a  NaN  NaN  1.0  5  a
1  b  5.0  NaN  3.0  3  a
2  c  4.0  NaN  5.0  6  a
3  d  5.0  4.0  7.0  9  b
4  e  5.0  2.0  NaN  2  b
5  f  4.0  3.0  0.0  4  b

您可以使用：

df = df.replace('', np.nan)

如果希望简化代码，可以通过

|

连接正则表达式，并使用

^$

作为空白：

df = pd.DataFrame({'A':list('abcdef'),
                   'B':['',5,4,5,5,4],
                   'C':['','  ','   ',4,2,3],
                   'D':[1,3,5,7,'       ',0],
                   'E':[5,3,6,9,2,4],
                   'F':list('aaabbb')})

df = df.replace(r'^\s+$|^\t+$|^$', np.nan, regex=True)
print (df)
   A    B    C    D  E  F
0  a  NaN  NaN  1.0  5  a
1  b  5.0  NaN  3.0  3  a
2  c  4.0  NaN  5.0  6  a
3  d  5.0  4.0  7.0  9  b
4  e  5.0  2.0  NaN  2  b
5  f  4.0  3.0  0.0  4  b

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根据您的熊猫版本，您可以执行以下操作：

DataFrame.dropna（axis=0，how='any'，thresh=None，subset=None， inplace=False）轴：{0或'index'，1或'columns'，默认为0

确定是否删除包含缺少值的行或列

0或“索引”：删除包含缺少值的行。 1或“列”：删除包含缺少值的列

Deprecated since version 0.23.0:: Pass tuple or list to drop on multiple

斧头

因此，现在我们要删除具有空值的行

df = df.dropna(axis=0)

---

根据您的熊猫版本，您可以执行以下操作：

DataFrame.dropna（axis=0，how='any'，thresh=None，subset=None， inplace=False）轴：{0或'index'，1或'columns'，默认为0

确定是否删除包含缺少值的行或列

0或“索引”：删除包含缺少值的行。 1或“列”：删除包含缺少值的列

Deprecated since version 0.23.0:: Pass tuple or list to drop on multiple

斧头

因此，现在我们要删除具有空值的行

df = df.dropna(axis=0)

---

应该可以工作

你能给我们看看数据帧的样本吗，这样我们就可以重现关于

df=df.replace（'''，np.nan）

的问题吗？就像@jezrael所说的，试着把

df=df.replace（'''，np.nan，regex=True）

添加到你的

dropna

之前code@jezrael：add df=df.replace（“”，np.nan）起作用。谢谢你能给我们看一下数据帧的样本吗？这样我们就可以重现关于

df=df.replace（'''，np.nan）

的问题吗？就像@jezrael说的，试着把

df=df.replace（'''，np.nan，regex=True）

添加到你的

dropna

之前code@jezrael：add df=df.replace（“”，np.nan）起作用。谢谢可能重复的