jupyter去除缺失值

你可以使用 Pandas 库中的 dropna() 方法来去除缺失值。该方法可以删除包含缺失值的行或列。如果你想删除包含任何缺失值的行，可以将参数 how 设置为 "any"，如果你只想删除所有值均为缺失值的行，可以将参数 how 设置为 "all"。例如：

import pandas as pd

# 创建包含缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, None], 'C': [None, 8, 9, 10]})

# 删除包含任何缺失值的行
df.dropna(how='any', inplace=True)

print(df)

输出结果为：

     A    B    C
1  2.0  NaN  8.0

这里我们删除了包含缺失值的第一行和第四行。