如何从nd数组python中删除空白

我有一些缺失数据的年度数据集。我使用此代码阅读，但无法忽略2月底出现的空白。有人能帮忙解决这个问题吗

df1 = pd.read_fwf('DQ404.7_77.txt',widths=ws,header=9, nrows=31, keep_default_na = False)
df1 = df1.drop('Day', 1)
df2 = np.array(df1).T 

我想要的是将所有数据按照日期排列在一列中。我的数据上传到这个链接，你可以下载

我想要的是从这个文件中获取时间序列数据，它应该是

Feb,25  13
Feb,26  13
Feb,27  13
Feb,28  13
March, 1    10
March, 2    10
March, 3    10

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在2月和3月之间没有空字符串

因此在大量注释之后，它看起来像是

df[df！=']

适用于您

很抱歉，您是在询问如何删除条目为

NaN

或空字符串的行

'

？您没有包含

ws

的定义，因此您的代码无法运行@EdChum否我没有ws的定义，并且想要删除空字符串。我已经定义了ws=[4,9,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7]所以你想删除行或者用

NaN

替换空字符串？你好，EdChum，我想删除空字符串，因此，当我堆叠它时，它应该是规则的，然后我们将错过一月和其他月份的值…不是吗？我问你你想要什么，你说

我想要删除空字符串，所以当我堆叠它时，它应该是规则的

删除不等于替换，所以你没有足够清楚地解释你想要什么。所以我再次问你想要什么而不是空字符串？您想要

NaN

还是想要从最后一个有效值向前填充？很抱歉没有明确说明，但是，我想要从最后一个有效值向前填充其他

'NA'

值呢？您想要这些被视为

NaN

并向前填充吗？所以我再次询问

df[df['Feb.！=''有什么问题吗

？或

df[df！=“df”

？不，不清楚