notna()和dropna()有什么区别？

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的数据框
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用notna()方法检查每个元素是否为非缺失值
result = df.notna()

print(result)

       A      B
0   True  False
1   True   True
2  False   True
3   True   True
4   True   True

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的数据框
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用dropna()方法删除包含缺失值的行
result = df.dropna()

print(result)

     A    B
1  2.0  6.0
4  5.0  9.0