pandas || df.dropna() 缺失值删除
df.dropna()函数用于删除dataframe数据中的缺失数据，即 删除NaN数据.
官方函数说明：
DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)Remove missing values.See the User Guide for more on which values are considered missing, and how to work with missing data.ReturnsDataFrameDataFrame with NA entries dropped from it.
参数说明：
| Parameters | 说明 |
|---|---|
| axis | 0为行 1为列，default 0，数据删除维度 |
| how | {‘any’, ‘all’}, default ‘any’，any：删除带有nan的行；all：删除全为nan的行 |
| thresh | int，保留至少 int 个非nan行 |
| subset | list，在特定列缺失值处理 |
| inplace | bool，是否修改源文件 |
测试：
>>>df = pd.DataFrame({"name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'],"toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip'],"born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"),pd.NaT]})
>>>dfname toy born
0 Alfred NaN NaT
1 Batman Batmobile 1940-04-25
2 Catwoman Bullwhip NaT
删除至少缺少一个元素的行：
>>>df.dropna()name toy born
1 Batman Batmobile 1940-04-25
删除至少缺少一个元素的列：
>>>df.dropna(axis=1)name
0 Alfred
1 Batman
2 Catwoman
删除所有元素丢失的行：
>>>df.dropna(how='all')name toy born
0 Alfred NaN NaT
1 Batman Batmobile 1940-04-25
2 Catwoman Bullwhip NaT
只保留至少2个非NA值的行：
>>>df.dropna(thresh=2)name toy born
1 Batman Batmobile 1940-04-25
2 Catwoman Bullwhip NaT
从特定列中查找缺少的值：
>>>df.dropna(subset=['name', 'born'])name toy born
1 Batman Batmobile 1940-04-25
修改原数据：
>>>df.dropna(inplace=True)
>>>dfname toy born
1 Batman Batmobile 1940-04-25
以上。
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