要删除有空值的行，你可以使用pandas库来处理。下面是一个使用pandas删除具有空值的行的示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个包含空值的示例数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],
'Age': [20, 30, None, 25],
'City': ['New York', None, 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除具有空值的行
df.dropna(inplace=True)
# 打印结果
print(df)
运行这段代码后，将删除具有空值的行，并输出结果：
Name Age City
0 Tom 20.0 New York
3 Alice 25.0 Paris
在代码中，我们使用了dropna()函数来删除具有空值的行。inplace=True参数表示在原始数据集上进行修改，而不是创建一个新的数据集。
注意：根据你的需求，你可能需要根据你的数据集的特定列来删除行。你可以通过指定subset参数来选择要删除的列。例如，df.dropna(subset=['Age', 'City'])将删除具有空值的Age列和City列的行。
