如何在Python数据框中显示非空行和列？

数据框是Python数据分析中的重要数据结构。在数据处理中，常常需要筛选并展示非空区域，此时我们需要了解如何在Python数据框中显示非空行和列。

操作步骤

我们以pandas库中的DataFrame数据结构为例，演示如何在Python数据框中显示非空行和列。

1. 导入模块并创建数据框

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, np.nan],  'C': [7, 8, 9]})

2. 展示数据框

>>> df
     A    B  C
0  1.0  4.0  7
1  2.0  NaN  8
2  NaN  NaN  9

3. 显示非空行

>>> df.dropna()
     A    B  C
0  1.0  4.0  7

4. 显示非空列

>>> df.dropna(axis=1)
   C
0  7
1  8
2  9

5. 显示非空行和列

>>> df.dropna(how='all', axis=0).dropna(how='all', axis=1)
     A    B  C
0  1.0  4.0  7
1  2.0  NaN  8
2  NaN  NaN  9

结论

通过以上步骤，我们可以对Python数据框进行筛选并展示非空数据区域。除了dropna函数外，还有其他函数可以实现筛选过程，需要程序员在实际操作中加以应用。

Markdown格式代码如下：

# 如何在Python数据框中显示非空行和列？

数据框是Python数据分析中的重要数据结构。在数据处理中，常常需要筛选并展示非空区域，此时我们需要了解如何在Python数据框中显示非空行和列。

## 操作步骤

我们以pandas库中的DataFrame数据结构为例，演示如何在Python数据框中显示非空行和列。

1. 导入模块并创建数据框
```python
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, np.nan],  'C': [7, 8, 9]})

2. 展示数据框

>>> df
     A    B  C
0  1.0  4.0  7
1  2.0  NaN  8
2  NaN  NaN  9

3. 显示非空行

>>> df.dropna()
     A    B  C
0  1.0  4.0  7

4. 显示非空列

>>> df.dropna(axis=1)
   C
0  7
1  8
2  9

5. 显示非空行和列

>>> df.dropna(how='all', axis=0).dropna(how='all', axis=1)
     A    B  C
0  1.0  4.0  7
1  2.0  NaN  8
2  NaN  NaN  9

结论

通过以上步骤，我们可以对Python数据框进行筛选并展示非空数据区域。除了dropna函数外，还有其他函数可以实现筛选过程，需要程序员在实际操作中加以应用。