python - 如何删除python中单元格中包含 'Unnamed'的行？

Question

我正在尝试使用 Pandas 读取 excel 文件。我只想从 excel 文件中读取相关数据，即删除包含“nan”值的行/列。我遇到了数据框的第一行包含“未命名”值的问题。
我的标题从哪一行开始从来没有固定过，因此我避免使用跳过和标题。

在使用下面提到的命令时，它从数据帧中删除了几乎所有数据，因为它将 Unnamed 视为 header 。

df = df.loc[:, ~df.columns.str.contains('^Unnamed')]

我使用以下命令来清理我的数据:

data = pd.read_excel("text.xlsx", sheet_name=1,index=False)
print(data)
BINS 2018-RUI: Red Roof Inn Portfolio   Unnamed: 1  Unnamed: 2  Unnamed: 3  Unnamed: 5
0   NaN       NaN       NaN     NaN     NaN     NaN
1   NaN       NaN       NaN     NaN     NaN     NaN
2   NaN       NaN       NaN     NaN     NaN     NaN
3   No. Property \nID   Property Name       Street Address  
4   1.001   10228        Red Roof Plus      777 Airport Boulevard       
5   1.002   10150        Red Roof Plus1     15 Meadowlands Parkway      
6   1.003   10304        Red Roof Inn       Boulevard Seattle
data1 = data.dropna(axis = 0, how = 'all', thresh=3)
data2 = data1.dropna(axis = 1, how = 'all')
print(data2)

BINS 2018-RUI: Red Roof Inn Portfolio   Unnamed: 1  Unnamed: 2  Unnamed: 3  Unnamed: 5
3   No. Property \nID   Property Name       Street Address  
4   1.001   10228        Red Roof Plus      777 Airport Boulevard       
5   1.002   10150        Red Roof Plus1     15 Meadowlands Parkway      
6   1.003   10304        Red Roof Inn       Boulevard Seattle   

预期输出:

3   No. Property \nID   Property Name       Street Address  
4   1.001   10228        Red Roof Plus      777 Airport Boulevard       
5   1.002   10150        Red Roof Plus1     15 Meadowlands Parkway      
6   1.003   10304        Red Roof Inn       Boulevard Seattle

我不希望在单元格上写有未命名的第一行。
(这是一小部分数据，实际数据有 100 行 100 列)

Answer 1

鉴于您不知道要跳过多少行，像您一样删除所有 NA 值就可以了。

缺少的步骤是将第一行(notna)设置为标题:

data.columns = data.iloc[0]

然后从数据集中删除该行:

data = data.iloc[1:,].reindex()