DataFrame中去除指定列为空的行方法

当我们使用Pandas库中的DataFrame存储和处理数据时，有时我们需要从DataFrame中删除一些列完全为空的行。这些行通常会占据空间，降低数据处理效率，对于需要进行数据挖掘和分析的数据集来说，这样的数据行还会对结果产生误差。因此，我们可以通过以下的方法来去除这些行：

方法一：使用DataFrame的dropna()方法

pandas.DataFrame.dropna函数可以用来删除DataFrame中的空值或NaN值。

import pandas as pd

# 创建一个演示用的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [None, None, None, None],
                   'C': [9, 10, None, None]})

# 使用dropna()方法删除空值
df.dropna(how='all', subset=['B', 'C'], inplace=True)

print(df)

在上面的代码中，我们首先创建了一个DataFrame，其中有两列完全为空。然后使用dropna()方法删除了其中所有B和C列都为空的行，how='all'表示只有当所有指定的列都为空时才删除该行，subset=['B', 'C']指定了要删除的列是B和C列，inplace=True表示对原DataFrame进行修改。

方法二：使用DataFrame的Boolean indexing方法

DataFrame的Boolean indexing方法也可以用来删除DataFrame中的空值或NaN值。

import pandas as pd

# 创建一个演示用的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [None, None, None, None],
                   'C': [9, 10, None, None]})

# 使用Boolean indexing方法删除空值
df = df.loc[df[['B', 'C']].notnull().all(axis=1)]

print(df)

在上面的代码中，我们首先创建了一个DataFrame，其中有两列完全为空。然后使用Boolean indexing方法删除了其中所有B和C列都为空的行，df[['B', 'C']].notnull()返回一个DataFrame，表示哪些行不为空，.all(axis=1)表示所有指定列都不为空才为True，对于哪些行都为True的，即所需的行进行索引筛选，最后重新通过赋值的方式覆盖原来的DataFrame。

以上就是两种常用的去除DataFrame中指定列为空的行的方法。根据具体场景和需求的不同，选择不同的方法可以提高数据处理效率，并且更好地满足数据分析和挖掘的需要。