dataframe用dropna无法删除空值的行

Question

用dropna语句后，表格毫无变化

推测是空格处没有显示NaN所致？但是如果用Excel打开确实是空的，之前数据少的情况下可用excel打开手动删除，现在数据太大，没法存储在Excel里了
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Answer 1

源于chatGPT仅供参考

如果在使用`dropna()`语句后DataFrame表格没有发生变化，可能是因为存在不可见的空值或其他特殊字符。以下是一些可能的解决方案：

1. 检查空值类型：空值可能是以其他形式表示的，而不是NaN。首先，可以使用`.isna().sum()`函数检查每列中空值的数量，并确保结果不为零。例如，`df.isna().sum()`将显示每列中空值的数量。

2. 替换特殊字符：在使用`dropna()`之前，可以尝试将特殊字符替换为空值（NaN）。例如，使用`.replace()`函数将除NaN之外的所有特殊字符替换为空值。

   df.replace([' ', '特殊字符'], np.nan, inplace=True)

   这将将空格和其他特殊字符替换为空值。

3. 调整参数：`dropna()`函数有一些可选参数，可以根据具体情况进行调整。例如，可以使用`thresh`参数指定每行至少包含多少个非空值才删除该行。您可以尝试调整此参数的值来查看是否有所改善。


   df.dropna(thresh=2, inplace=True)  # 至少保留两个非空值的行


4. 使用其他方法删除行：如果以上方法仍无效，可以尝试使用其他方法删除包含空值的行。例如，使用布尔索引或使用`.notna()`函数选择非空值行，然后重新分配给DataFrame。

   df = df[df['列名'].notna()]  # 根据特定列的非空值选择行


请根据您的具体情况尝试上述方法，并确保数据中的空值以正确的NaN形式表示。