使用df.iterrows（）删除熊猫数据框中的一行

Question

如果当前行的某一列中缺少数据，我需要删除该行。

这是我写的：

for c, r in data.iterrows():
if (r['A'] == ""):
    data = data.drop(r)

但是我收到错误消息：

“无法读取的密钥错误”

Answer 1

尝试使用boolean indexing：

data[data['A'] != ""]

data['A'] != ""作为布尔值序列返回，对于该值不是“”的每一行，它都是True。

Answer 2

如果不是零件识别错误，则必须将其称为NaN值。

用于从具有空值的行中删除数据。 df = df [df ['Column_name']。notna（）]

Answer 3

您可以执行以下操作：

data = data.drop(data[data['A'] == ''].index)

OR

data[data['A'] != ""]