我需要删除某一列中没有值或为“0”的所有行；空"；：使用Python和Pandas

我需要删除某个列中没有值的所有行，即“null”。但问题是我不知道该列的名称。但是要知道这是第五列，所以我已经厌倦了使用一些iloc方法，比如“notna”和“notnull”（见下文）。我已经包括了我正在处理的数据类型的示例图像。我之所以尝试这样做，是因为在我的csv文件/数据框顶部有不同数量的垃圾行，我正试图清除这些行。但是每次的行数都不同，所以我不能使用只会删除某个已知数量的标题行的东西。这就是为什么我试图去除某个列中的所有空行，因为我知道它也会去除数据集顶部的所有垃圾行

这些是我尝试过的一些方法，但都不起作用

df = df[df[df.iloc[:, 4]].notna()]

df = df[pd.notnull(df[df.iloc[:, 4])]

df = df.dropna(subset=[df.iloc[:, 5]])

例如，在这幅图中，我试图删除所有第5列（日期列）为空的行，但由于顶部的垃圾行，列名称还不是“日期”。我正在尝试删除第5列中的所有空行，以便只保留填充的列，并删除顶部的垃圾行：

看到这张桌子了吗

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您的前两个版本有一个额外的

df[]

。您可以使用：

df=df[df.iloc[：，4].notna（）]

或：

df=df[pd.notnull（df.iloc[：，4]）]

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为了更明确地分解它，它们使用布尔索引。例如，第一个函数使用

df.iloc[：，4].notna（）

获取

notna

的布尔索引，然后使用它过滤

df

：

notna\u boolean\u index=df.iloc[：，4].notna（）
df=df.loc[notna_boolean_index]#也可以省略布尔索引的“.loc”

您可以通过传递

na\u值来解析数据，然后执行
删除na
。要处理顶部的垃圾行，您可以在读取csv时使用
skiprows
。下面是可能帮助您实现上述目标的示例代码

阅读csv

df = pd.read_csv('/tmp/test.csv', na_values=['null'], keep_default_na=True, skiprows=3)

虽然我相信默认情况下null被作为na值，但是为了安全起见，您可以使用上面的值

然后，您可以基于列简单地删除na行

df.drop_na(subset=column_name)

您知道csv顶部有多少行是垃圾行吗？或者它是变化的？