如何正确地从表中删除NaN值

从表中删除NaN值的正确方法是使用pandas库中的dropna()函数。dropna()函数可以根据指定的轴（行或列）删除包含NaN值的行或列。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 读取表格数据到DataFrame对象：df = pd.read_csv('data.csv')（假设数据保存在名为data.csv的文件中）
3. 使用dropna()函数删除包含NaN值的行或列：
   • 删除包含NaN值的行：df.dropna(axis=0, inplace=True)
   • 删除包含NaN值的列：df.dropna(axis=1, inplace=True)
4. 如果需要将修改后的数据保存到文件中，可以使用to_csv()函数：df.to_csv('clean_data.csv', index=False)（将清洗后的数据保存到名为clean_data.csv的文件中，index=False表示不保存行索引）

使用示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除包含NaN值的行
df.dropna(axis=0, inplace=True)

# 保存清洗后的数据
df.to_csv('clean_data.csv', index=False)

这样就可以正确地从表中删除NaN值。需要注意的是，删除NaN值可能会导致数据的减少，因此在删除之前需要仔细考虑数据的完整性和可用性。