问题起源： 在真正的数据分析开始之前，需要确定如何从原始数据集中提取有效信息，而通常我们拿到的数据中，并非所有点位/变量都包含信息，那么，快速删除空白列，而保留下有信息的列，就会大大降低工作量，避免投入不必要的时间。

案例 ：data_08_1中存储的是手术相关信息，共包含2479个变量，总观测有19262条，有很多变量是整列都为空的，为从中找到合适的信息用于分析，拟删除空白列，留下有数据的列，来考虑接下来的分析内容

解决思路1 ：计数空白行，如果空白行数等于总行数，说明整列为空，需删除

解决方案1 ：

data temp;  set data_08_1;  array arr1{*} _numeric_;    array arr2{*} _character_;    do i=1 to dim(arr1);      if missing(arr1(i))=1 then do;          var=vname(arr1(i));          out

问题起源：在真正的数据分析开始之前，需要确定如何从原始数据集中提取有效信息，而通常我们拿到的数据中，并非所有点位/变量都包含信息，那么，快速删除空白列，而保留下有信息的列，就会大大降低工作量，避免投入不必要的时间。案例：data_08_1中存储的是手术相关信息，共包含2479个变量，总观测有19262条，有很多变量是整列都为空的，为从中找到合适的信息用于分析，拟删除空白列，留下有数据的列... 从 数据 表中 删除 数据 内容需要使用DELETE语句，它需要WHERE语句来配合它来指定我们究竟应该 删除 哪些 数据 内容。 语法规则为： DELETE FROM 表名 WHERE 条件语句; 。 我们可以指定 删除 某一行的 数据 内容，当然，我们还可以指定 删除 很多行的 数据 内容，区别就在于条件语句。那么在接下来的例子里，我们来看看很多行内容是怎么 删除 的。 我们现在有一张表Mall_products2，内容如下图所示： 现在我们想把包含Span和Italy的这两行 数据 . 大部分的SHIFT表都是这种形式，下面来一步一步实现它： 1.首先，需要获得其中的 数据 集，并且在ADAM里面根据 数据 集结构是否存在“基线后最严重一次测量”，“基线后最后一次测量”，我这边的 数据 结构是做了一个FLAG变量实现，所以： 这里通过OUTPUT实现的。 2、这个SHIFT表里面有一个"未查"这一 列 ，这一 列 需要我们DUMMY出来，因为不是每一个人在所有的访视都做了检查，有的人可能错过了某个访视的 # usecols=[0,11]读取第0,11 列 数据 df = pd.read_excel('sipi.xls',encoding='utf-8',usecols=[0,11]) print(df.head(5)) df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) #axis：0-行操作（默认），1- 列 操作 how：a...