罗纮武,退票手续,玉环人力
如果存在以下dataframe
年龄 性别 手机号 0 2 男 nan 1 3 女 nan 2 4 nan nan
删除nan所在的行：
删除表中全部为nan的行
df.dropna(axis=0,how='all')
删除表中含有任何nan的行
df.dropna(axis=0,how='any') #drop all rows that have any nan values
删除nan所在的列：
删除表中全部为nan的行
df.dropna(axis=1,how='all')
删除表中含有任何nan的行
df.dropna(axis=1,how='any') #drop all rows that have any nan values
以上这篇删除dataframe中值全为nan或者包含有nan的列或行方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持移动技术网。
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