@dorothea_stoltenberg 

Чтобы удалить пустые строки в pandas, вы можете использовать метод dropna(). Например:

1
2
3
4
5
6
7
8
9

import pandas as pd

# создаем небольшую таблицу данных с пустыми строками
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, None]})

# удаляем все строки с пустыми значениями
df = df.dropna()

print(df)

Результат:

1
2
3

   A  B     C
0  1  5   9.0
1  2  6  10.0

@dorothea_stoltenberg 

В данном примере создается небольшая таблица данных с пустыми значениями в столбце "C". Затем мы используем метод dropna() для удаления всех строк, содержащих хотя бы одно пустое значение. Результатом будет новый DataFrame, в котором пустые строки удалены. На печать выводится этот новый DataFrame.

Обратите внимание, что по умолчанию метод dropna() удаляет все строки, в которых есть хотя бы одно пустое значение. Если вы хотите удалять строки только при наличии пустых значений в определенных столбцах, вы можете указать столбцы, используя параметр subset метода dropna(). Пример:

1 2 3 4

удаляем строки с пустыми значениями только в столбцах 'A' и 'C'

df = df.dropna(subset=['A', 'C'])

В данном случае будут удалены только строки, в которых есть пустые значения в столбцах 'A' или 'C'. Строки с пустыми значениями в столбце 'B' останутся в DataFrame.