1.删除/选取某列含有特殊数值的行

import pandas as pd
import numpy as np

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
df1=pd.DataFrame(a,index=[row0,row1,row2],columns=list(ABC))
print(df1)
df2=df1.copy()

#删除/选取某列含有特定数值的行
#df1=df1[df1[A].isin([1])]
#df1[df1[A].isin([1])]  选取df1中A列包含数字1的行

df1=df1[~df1[A].isin([1])]
#通过~取反，选取不包含数字1的行
print(df1)

运行结果：

2.删除/选取某行含有特殊数值的列

#删除/选取某行含有特定数值的列
cols=[x for i,x in enumerate(df2.columns) if df2.iat[0,i]==3]
#利用enumerate对row0进行遍历，将含有数字3的列放入cols中
print(cols)

#df2=df2[cols]   选取含有特定数值的列
df2=df2.drop(cols,axis=1) #利用drop方法将含有特定数值的列删除
print(df2)

运行结果：

3.删除含有空值的行或列

实现思路：利用对空值赋予特定值，再利用上文介绍的方法找到这些含有特定值的行或列去除即可。

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame(
    [
        [np.nan, 2, np.nan, 0],
        [3, 4, np.nan, 1],
        [np.nan, np.nan, np.nan, 5],
        [np.nan, 3, np.nan, 4]
    ],columns=list(ABCD))
print(df1)
df2=df1.copy()

df1[A]=df1[A].fillna(null) #将df中A列所有空值赋值为null
print(df1)
df1=df1[~df1[A].isin([null])]
print(df1)

#删除某行空值所在列

df2[0:1]=df2[0:1].fillna(null)
print(df2)
cols=[x for i,x in enumerate(df2.columns) if df2.iat[0,i]==null]
print(cols)
df2=df2.drop(cols,axis=1)
print(df2)

运行结果：