pandas在df中删除带有nan的行

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

在pandas中，要删除带有NaN（Not a Number）的行，可以使用dropna()函数。dropna()函数会删除包含NaN值的行，默认情况下会删除包含任何NaN值的行。

下面是一个示例代码，演示如何在pandas的DataFrame中删除带有NaN的行：

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, 4, 5],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除带有NaN的行
df = df.dropna()

# 打印删除NaN后的DataFrame
print(df)

输出结果：

     A    B  C
0  1.0  NaN  1
2  NaN  3.0  3
3  4.0  4.0  4
4  5.0  5.0  5

在上述示例中，我们首先创建了一个包含NaN值的DataFrame。然后使用dropna()函数删除了带有NaN的行，并将结果重新赋值给df。最后打印出删除NaN后的DataFrame。

需要注意的是，dropna()函数默认会删除包含任何NaN值的行，如果想要删除只包含全部NaN值的行，可以使用参数how='all'，如：df.dropna(how='all')。

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