过滤后无法通过索引获取DataFrame值的问题求助

当前输出情况 #

• 执行 df4 = df4['Name Block DWG'] 后，输出包含大量空Series，仅中间存在有效数据：

...
Series([], Name: Name Block DWG, dtype: object)
Series([], Name: Name Block DWG, dtype: object)
11    NS-HV
12    NS-HV
13    NS-HV
14    NS-HV
Series([], Name: Name Block DWG, dtype: object)
Series([], Name: Name Block DWG, dtype: object)
...

• 执行 df4 = df4[['Name Block DWG']] 后，输出包含大量空DataFrame，仅中间存在有效数据：

...
Empty DataFrame
Columns: [Name Block DWG]
Index: []
Empty DataFrame
Columns: [Name Block DWG]
Index: []
   Name Block DWG
11          NS-HV
12          NS-HV
13          NS-HV
14          NS-HV
...

期望结果 #

希望直接得到不含空内容的有效数据：

11          NS-HV      
12          NS-HV             
13          NS-HV
14          NS-HV

解决方案 #

直接用dropna()方法过滤空值，根据需求选择对应方式：

1. 若需得到Series格式：

df4 = df4['Name Block DWG'].dropna()

2. 若需得到DataFrame格式：

df4 = df4[['Name Block DWG']].dropna()

如果空值为空字符串而非NaN，可先替换再过滤：

# 处理Series
df4 = df4['Name Block DWG'].replace('', pd.NA).dropna()
# 处理DataFrame
df4 = df4[['Name Block DWG']].replace('', pd.NA).dropna()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BeautifulSoupProgramming