Pandas数据帧合并行以删除NaN

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了强大的数据结构和数据操作功能。其中，数据帧（DataFrame）是Pandas中最常用的数据结构之一，类似于Excel中的表格，可以用于存储和处理二维数据。

合并行以删除NaN是指将多个数据帧按行合并，并删除包含NaN（缺失值）的行。在Pandas中，可以使用concat()函数来实现行合并操作。具体步骤如下：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建多个数据帧：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

1. 使用concat()函数进行行合并：

merged_df = pd.concat([df1, df2])

1. 删除包含NaN的行：

merged_df = merged_df.dropna()

以上代码将df1和df2两个数据帧按行合并，并删除了包含NaN的行，得到了合并后的数据帧merged_df。

Pandas数据帧合并行以删除NaN的应用场景包括：

1. 数据清洗：在数据处理过程中，经常会遇到需要合并多个数据源的情况，通过合并行并删除NaN，可以清洗掉缺失值，保证数据的完整性和准确性。
2. 数据分析：在进行数据分析时，有时需要将多个数据集合并为一个整体进行统计和分析，合并行并删除NaN可以得到完整的数据集，方便后续的分析工作。

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