python 检测删除空列表 python删除为空值的行

1. 解决问题：

在pandas中处理并删除指定G中为空值的行。

2. 解决尝试：

删除所有为NaN的值，如果拿出第0行，第二列数据，与第1行第二列数据，得到如下：

貌似可以做两个数据进行等于的逻辑判断，但是实际上是不可以的，如下所示：他们返回的值是False, 但是实际上，两个值为空，应该相等的。

如果我们使用如下的变量进行验证，这个与使用pandas索引出来处理的结果是不一样的，在此处，我没有找到原因（如果有小伙伴知道的话，请留言告诉我）

所以我们不能使用空值来判断，经过调研，了解到，有np.isnan()函数可以调用，进行如下操作，我们可以通过调用API的方式来进行判断该值是否空值。

所以，我们想到使用判断该值是否为空，来进行删除空值的所在的行。

def data_dropnan(data):
    for i in data.index:
        if np.isnan(data.iloc[i][1]):
            data = data.drop([i])
    return data

但是运行以后会报错：

IndexError: single positional indexer is out-of-bounds

这个问题我还没有解决，我不知道怎么解决这个问题，如果有小伙伴知道，请私信我。我的理解是，在 i 循环到最后一个数时，判断下标越界了。

修改以后函数如下：

def data_dropnan(data):
    for i in data.index:
        if i < data.shape[0]:
            if np.isnan(data.iloc[i][1]):
                print(i)
                data = data.drop(i)
    return data

输出仍然不满足，并没有删除我认为的空值：

我不知道为什么会这样，待后续研究。

 

尝试使用现成API，了解到有np.dropna()函数，使用效果如下：

修改threshold，得到：

再次修改参数，得到如下，如果要删除空值的话，需要配置subset参数，该参数指定特定列，而axis=0，表示删除特定行。

以上的操作方式均高效，也不具有灵活性，经过google，百度搜索得到某函数：该函数表示删除数据data中，D列，所有为None的行，同理，更换None，可以删除特定值的行。

data2 = data[~data.D.isin([None])]

 

3.结论

使用data[~data.D.isin([?])]的方式删除指定数据的行，pandas中的drop函数适合删除整行整列，在本文中没有找到为什么drop()无法实现删除元素的原因。