Python 从数据帧中删除具有空值的行

我试图从数据框中删除一行，其中一列的值为null。我能找到的大部分帮助都与删除NaN值有关，到目前为止，NaN值对我不起作用

在这里，我创建了数据框：

  # successfully crated data frame
 df1 = ut.get_data(symbols, dates) # column heads are 'SPY', 'BBD'

# can't get rid of row containing null val in column BBD
# tried each of these with the others commented out but always had an 
# error or sometimes I was able to get a new column of boolean values
# but i just want to drop the row
df1 = pd.notnull(df1['BBD']) # drops rows with null val, not working
df1 = df1.drop(2010-05-04, axis=0)
df1 = df1[df1.'BBD' != null]
df1 = df1.dropna(subset=['BBD'])
df1 = pd.notnull(df1.BBD)


# I know the date to drop but still wasn't able to drop the row
df1.drop([2015-10-30])
df1.drop(['2015-10-30'])
df1.drop([2015-10-30], axis=0)
df1.drop(['2015-10-30'], axis=0)


with pd.option_context('display.max_row', None):
    print(df1)

以下是我的输出：

有人能告诉我如何删除这一行吗，最好是通过空值标识该行，以及如何按日期删除

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我和熊猫合作的时间不长，我已经在这上面呆了一个小时了。任何建议都将不胜感激

这应该可以完成以下工作：

df = df.dropna(how='any',axis=0) 

它将删除其中包含“any”空值的每一行（axis=0）

示例：

#Recreate random DataFrame with Nan values
df = pd.DataFrame(index = pd.date_range('2017-01-01', '2017-01-10', freq='1d'))
# Average speed in miles per hour
df['A'] = np.random.randint(low=198, high=205, size=len(df.index))
df['B'] = np.random.random(size=len(df.index))*2

#Create dummy NaN value on 2 cells
df.iloc[2,1]=None
df.iloc[5,0]=None

print(df)
                A         B
2017-01-01  203.0  1.175224
2017-01-02  199.0  1.338474
2017-01-03  198.0       NaN
2017-01-04  198.0  0.652318
2017-01-05  199.0  1.577577
2017-01-06    NaN  0.234882
2017-01-07  203.0  1.732908
2017-01-08  204.0  1.473146
2017-01-09  198.0  1.109261
2017-01-10  202.0  1.745309

#Delete row with dummy value
df = df.dropna(how='any',axis=0)

print(df)

                A         B
2017-01-01  203.0  1.175224
2017-01-02  199.0  1.338474
2017-01-04  198.0  0.652318
2017-01-05  199.0  1.577577
2017-01-07  203.0  1.732908
2017-01-08  204.0  1.473146
2017-01-09  198.0  1.109261
2017-01-10  202.0  1.745309

有关更多详细信息，请参阅

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如果您的数据帧一切正常，那么删除NAN应该很容易。如果这仍然不起作用，请确保为列定义了正确的数据类型（想到…）

列中的值似乎为“null”，而不是真正的NaN，这正是dropna的含义。因此，我会尝试：

df[df.BBD != 'null']

或者，如果该值实际上是NaN

df[pd.notnull(df.BBD)]

----清除所有列的空值-------

---如果要根据1列清除空值---

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请原谅任何错误。

删除所有空值dropna（）方法将非常有用

df.dropna(inplace=True)

要删除包含空值的特定值，请使用此代码

df.dropna(subset=['column_name_to_remove'], inplace=True)

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我建议尝试以下两行中的一行：

df_clean = df1[df1['BBD'].isnull() == False]
df_clean = df1[df1['BBD'].isna() == False]

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我的解决方法是在参数na_values（['NaN'，'null']）中包含'null'，get将其传递给pandas.read_csv（）以创建df。这对我来说很好，谢谢你。也适用于提取唯一的非空值。.df[~df['B'].isnull（）].unique（）

df.dropna(inplace=True)

df.dropna(subset=['column_name_to_remove'], inplace=True)

df_clean = df1[df1['BBD'].isnull() == False]
df_clean = df1[df1['BBD'].isna() == False]