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这篇文章主要讲解了python删除列为空的行的实现方法，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

1.摘要

dropna()方法，能够找到DataFrame类型数据的空值（缺失值），将空值所在的行/列删除后，将新的DataFrame作为返回值返回。

2.函数详解

函数形式：dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

参数：

axis：轴。0或'index'，表示按行删除；1或'columns'，表示按列删除。

how：筛选方式。‘any'，表示该行/列只要有一个以上的空值，就删除该行/列；‘all'，表示该行/列全部都为空值，就删除该行/列。

thresh：非空元素最低数量。int型，默认为None。如果该行/列中，非空元素数量小于这个值，就删除该行/列。

subset：子集。列表，元素为行或者列的索引。如果axis=0或者‘index'，subset中元素为列的索引；如果axis=1或者‘column'，subset中元素为行的索引。由subset限制的子区域，是判断是否删除该行/列的条件判断区域。

inplace：是否原地替换。布尔值，默认为False。如果为True，则在原DataFrame上进行操作，返回值为None。

3.示例

创建DataFrame数据：

import numpy as np
import pandas as pd

a = np.ones((11,10))
for i in range(len(a)):
    a[i,:i] = np.nan
    
d = pd.DataFrame(data=a)
print(d)

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