如何删除DataFrame中A列包含空对象的行？

你当前代码的问题出在axis=1参数上——这个参数是用来删除列的，而你要删除的是包含空值的行，所以应该调整axis参数为0（或者直接省略，因为dropna默认就是按行处理，axis=0）。

基础正确写法 #

# 省略axis参数，默认按行删除
df = df.dropna(subset=["A"])

# 也可以明确指定axis=0，效果完全一致
df = df.dropna(subset=["A"], axis=0)

处理object列的特殊空值 #

由于你的A列是object类型，可能存在一些dropna无法识别的"伪空值"，比如空字符串""、字符串形式的"NaN"。这种情况需要先把这些值转换成标准的NaN，再执行删除：

import numpy as np

# 将空字符串、"NaN"转换为numpy的NaN
df["A"] = df["A"].replace(["", "NaN"], np.nan)
# 再删除A列含NaN的行
df = df.dropna(subset=["A"])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者di1a