pandas中删除空白字符串所在的行，应该怎么办？
量化交易不是机构专属，普通投资者更适合学习量化交易！
在python中处理pandas数据的时候，遇到空白和缺失值，可以使用isnull(),isna()进行判断，如果显示True,那么就可以使用dropna()来进行删除。
如果不删除的话，那么当要将其转化为float进行处理的时候，程序会报错：
ValueError: could not convert string to float
但是：如果使用上面两个函数进行判断的时候，显示都是False，那么我们这个时候， 就一定要想到这个地方空白的是字符串。
如何删除呢?
先进行替换，将空白的字符串替换为空值，然后进行删除。
主要分为三步，需要三行代码：引入numpy，替换，删除所在的行。
这里我们可以对特定的列进行替换，而不是整个替换，一定要根据我们要处理的数据的格式进行灵活应用。
import numpy as np
print(df2['volume'].replace('', np.nan, inplace=True))
print(df2.dropna(inplace=True))
编辑于 2021-09-08 16:42
