原理：把符合条件的数据赋值给中间变量，把中间变量的index作为删除条件 原数据 删除所有 和<100 的数据 df.drop(5) 删除第五行 ...

1. 删除指定行 new_df = df.drop(index='行索引') new_df = df.drop('行索引', axis='index') new_df = df.drop('行索引', axis=0) 2. 删除指定的多行 new_df ...

subset参数指定列，inplace参数为True，声明修改原dataframe ...

subset参数指定列，inplace参数为修改原dataframe，上面的实验成功 这行代码也可以写成酱紫， 1 mydf=mydf.dropna(subset=['列名']) ...

inplace=True：不创建新的对象，直接对原始对象进行修改； inplace=False：对数据进行修改，创建并返回新的对象承载其修改结果。 删除工作日餐补为0的记录 ...

导入模块 创建dataframe 删除行 删除列 删除一个包含特定值的行 就下面这个例子来说：创建一个名为df的新dataframe，取出名称列中单元格值不等于“Tina”的所有行。 根据行号删除， 注意Pandas是从0开始计数，0是第一行，1是第二 ...

首先定义一个数据表： a = pd.DataFrame({'name':['Tom','Amy','John','George'], 'sex':['male','female',np.nan,'male'], 'number':['SA1001','SA1002','SA1003 ...

判断某列是否有NaN 判断某列是否全部为NaN ...