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如何删除/删除Julia dataframe中的nothing和NaN行？

要删除Julia DataFrame中的nothing和NaN行，可以按照以下步骤进行操作：

导入必要的包：

using DataFrames
using Missings

创建一个示例DataFrame：

df = DataFrame(A = [1, 2, missing, 4, 5, 6],
               B = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, missing, 6.0])

使用dropmissing函数删除包含missing值的行：

df_without_missing = dropmissing(df)

使用ismissing函数删除包含nothing值的行：

df_without_nothing = df[.!ismissing.(df.A), :]

删除包含NaN值的行：

df_without_nan = df[.!ismissing.(df.B), :]

完整的代码如下所示：

using DataFrames
using Missings

df = DataFrame(A = [1, 2, missing, 4, 5, 6],
               B = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, missing, 6.0])

df_without_missing = dropmissing(df)
df_without_nothing = df[.!ismissing.(df.A), :]
df_without_nan = df[.!ismissing.(df.B), :]

以上代码分别创建了一个DataFrame示例，并使用dropmissing函数、ismissing函数删除了包含missing值和nothing值的行，以及删除了包含NaN值的行。根据具体需求，可以选择其中一种或多种方式来删除相应的行。

相关搜索:如何删除Julia中的特定行如何使用NaN删除行删除pandas中的'nan‘行，而不是"NaN“行使用列条件删除pandas DataFrame中包含行的NaN 删除包含任何包含NaN、NaTs和NaN的列的行如何删除pandas dataframe中的重复行？如何在Dataframe中删除冲突的行？删除panda dataframe中的nan字符串列如何从dataframe结果中删除列和索引行 Julia:从数组或矩阵中删除行和列如何从整个DataFrame中删除或删除第一次出现`NaN`后的所有行如何在python中删除具有NaN值的行删除行中的值，Pandas DataFrame 删除dataframe中不连续的行根据函数删除Julia矩阵的行删除Julia中的方法 Pandas仅删除NaN和float为0.0的行 pandas在df中删除带有nan的行从导入的.csv文件中删除NaN行从numpy数组中删除仅包含NaN的行和列

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