在 pandas 数据框中删除包含空值的行 - Python

在数据分析中，经常需要进行数据清洗，其中一项任务就是删除包含空值的行。Pandas是Python中一个十分流行的数据分析库，提供了强大的数据处理功能。本篇文章将向大家介绍如何使用Pandas删除包含空值的行。

导入Pandas

首先，需要导入Pandas库。可以使用以下代码导入：

import pandas as pd

读取数据

接下来，需要读取数据。在本例中，我们使用一个包含空值的数据集来进行演示。可以使用以下代码读取数据：

df = pd.read_csv('data.csv')

删除包含空值的行

使用Pandas删除包含空值的行是非常简单的。可以使用dropna()函数。该函数会删除包含空值的行。可以使用以下代码删除包含空值的行：

df.dropna(inplace=True)

需要注意的是，使用dropna()函数时，需要设置inplace参数为True，表示在原数据集中修改。

示例

以下是完整的示例代码，用于演示如何删除包含空值的行：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除包含空值的行
df.dropna(inplace=True)

# 打印删除后的数据集
print(df)

以上就是使用Pandas删除包含空值的行的方法。Pandas提供了许多其他的数据清洗功能，可以帮助我们高效地处理数据。