Pandas合并Excel文件时出现空行的技术求助：如何删除第6、7行空行（仅合并values1与values2时出现）

嘿，这个空行问题我之前也碰到过！从你的情况来看，合并values1和values2时出现空行，基本是因为这两个DataFrame对应的原Excel文件里本身就藏着空白行，被Pandas读进来了，而values3的文件刚好没这个问题。下面给你两种解决思路，直接套用就行：

思路一：读取文件时就过滤空行 #

在读取每个Excel文件的时候，直接删掉所有列都是空值的行，从源头避免空行进入合并流程：

import pandas as pd

ListOri = 'Blocked_Persons_List_original.xls'
NG = 'NG.xlsx'
MB = 'MB.xlsx'

# 读取时直接剔除全空行
df1 = pd.read_excel(ListOri).dropna(how='all')
df2 = pd.read_excel(NG).dropna(how='all')
df3 = pd.read_excel(MB).dropna(how='all')

values1 = df1[["Unique ID","Name","Street of residence","City of residence","Country of residence","Date of birth","Place of birth","Country of birth","Citizenship","Account number/ IBAN","BIC Code","Source","Notice","Reserve 1","Reserve 2","Amount EURO","Currency"]]
values2 = df2[["Name","Account number/ IBAN","BIC Code","Notice"]]
values3 = df3[["Account number/ IBAN","BIC Code","Notice","Reserve 1","Reserve 2"]]

dataframes = [values1, values2, values3]
join = pd.concat(dataframes, ignore_index=True)

# 保险起见，合并后再检查一次全空行
join = join.dropna(how='all')

# 加上index=False，避免输出文件多一列无用的索引
join.to_excel("output.xlsx", index=False)

思路二：合并完成后统一清理空行 #

如果不想修改读取步骤，也可以在合并完所有DataFrame后，一次性过滤掉空行：

# 你的原有合并代码
dataframes = [values1, values2, values3]
join = pd.concat(dataframes, ignore_index=True)

# 核心：删除所有列都是空值的行
join = join.dropna(how='all')

# 输出时去掉索引列
join.to_excel("output.xlsx", index=False)

特殊情况处理 #

如果你的空行不是完全空白，而是某些单元格里只有空格（看起来是空的但实际是空格字符），可以先把这些空格替换成空值再过滤：

join = pd.concat(dataframes, ignore_index=True)
# 把所有仅含空格的单元格替换为空值
join = join.replace(r'^\s*$', pd.NA, regex=True)
# 再删除全空行
join = join.dropna(how='all')

join.to_excel("output.xlsx", index=False)

这样处理后，输出文件里的第6、7行空行应该就彻底消失啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ivan.stackoverflow