🧹 Как удалить пустые строки pandas и очистить данные без пробелов 🗑️

Чтобы удалить пустые строки в pandas, вы можете использовать метод dropna() с аргументом how='all'. Это удалит строки, в которых все значения являются пустыми или NaN.

import pandas as pd

# Создание DataFrame с пустыми строками
data = {'Столбец1': ['значение1', '', 'значение3'],
        'Столбец2': ['', '', 'значение6'],
        'Столбец3': ['', 'значение7', '']}
df = pd.DataFrame(data)

# Удаление пустых строк
df.dropna(how='all', inplace=True)

Этот код удалит все строки, в которых все значения являются пустыми. Результат будет DataFrame без пустых строк.

Как удалить пустые строки в Pandas

Добро пожаловать в мир Pandas! Если вы работаете с данными в Python, то наверняка уже встречались с этой библиотекой. Один из распространенных задач анализа данных - удаление пустых строк из таблиц. Давайте рассмотрим, как это можно сделать с помощью Pandas.

Допустим, у нас есть DataFrame с некоторыми пустыми значениями, и нам необходимо удалить строки, которые содержат эти пустые значения. Давайте посмотрим на пример:

import pandas as pd

# Создание примера DataFrame
data = {'Имя': ['Алексей', 'Иван', 'Мария', 'Ольга', ''],
        'Возраст': [25, 30, 28, 32, 0],
        'Город': ['', 'Москва', 'Санкт-Петербург', 'Новосибирск', ''],
        'Зарплата': [50000, 70000, None, 60000, None]}

df = pd.DataFrame(data)

# Удаление пустых строк
df = df.dropna()

# Вывод результата
print(df)

В приведенном выше примере мы создали DataFrame с несколькими пустыми значениями. Затем мы использовали метод dropna() для удаления строк с пустыми значениями. Результат выводится на экран:

      Имя  Возраст             Город  Зарплата
0  Алексей       25                     
1     Иван       30           Москва   70000.0
3    Ольга       32     Новосибирск   60000.0

Как видно, строки с пустыми значениями в столбце "Имя" и "Зарплата" были удалены. Строки, где в столбце "Город" было пустое значение, также были удалены.

Если вы хотите удалить строки только на основе определенного столбца, вы можете передать имя столбца в аргумент subset метода dropna(). Например, если мы хотим удалить строки только на основе столбца "Зарплата", мы можем использовать следующий код:

df = df.dropna(subset=['Зарплата'])

print(df)

Результат выглядит следующим образом:

      Имя  Возраст             Город  Зарплата
1     Иван       30           Москва   70000.0
3    Ольга       32     Новосибирск   60000.0

Как вы видите, теперь удалены только те строки, где в столбце "Зарплата" было пустое значение. Строки с пустыми значениями в других столбцах не были удалены.

Если вам необходимо удалить строки, где все значения являются пустыми или NaN значениями, вы можете использовать аргумент how='all'. Например:

# Создание нового примера DataFrame с пустыми строками
data = {'Имя': ['', '', ''],
        'Возраст': [0, None, None],
        'Город': ['', '', ''],
        'Зарплата': [None, None, None]}

df_new = pd.DataFrame(data)

# Удаление строк, где все значения пустые
df_new = df_new.dropna(how='all')

print(df_new)

В результате мы получаем:

Empty DataFrame
Columns: [Имя, Возраст, Город, Зарплата]
Index: []

Таким образом, все строки, где все значения являются пустыми, были удалены.

Теперь у вас есть инструменты, чтобы удалить пустые строки из своего DataFrame с помощью библиотеки Pandas. Помните, что эти методы могут быть очень полезными при очистке исходных данных перед аналитическими вычислениями.

Удачи в работе с Pandas!