删除缺失值的pandas函数为

`dropna()` 是 Pandas 中用于删除缺失值的函数。它可以删除 DataFrame 或 Series 中的任何缺失值，可以以不同的方式进行调用以适应不同的数据类型和需求。例如，使用 `df.dropna()` 可以删除 DataFrame 中包含缺失值的行，而使用 `df.dropna(axis=1)` 可以删除 DataFrame 中包含缺失值的列。此外，还可以使用其他参数来指定要删除的缺失值的数量或比例。

相关问题

如何生成缺失值pandas

要生成缺失值，可以使用pandas库中的`NaN`（Not a Number）来表示缺失值。在pandas中，可以使用`DataFrame`对象的`fillna()`函数来生成缺失值。以下是使用`fillna()`函数生成缺失值的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8]})

# 用0填充缺失值
df.fillna(0)

在这个示例中，`DataFrame`对象`df`包含了两列数据，其中第一列包含一个缺失值。使用`fillna()`函数可以用0填充缺失值，生成一个新的`DataFrame`对象。

pandas删除缺失值

可以使用`dropna()`函数来删除缺失值。例如：

import pandas as pd

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

# 删除包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)

# 输出结果
print(df)

这将输出删除缺失值后的DataFrame：

     A    B
0  1.0  5.0
3  4.0  8.0

`dropna()`函数还可以接受其他参数，例如`axis`参数用于指定删除行还是列，默认为删除行；`how`参数用于指定删除方式，可选值包括`any`（只要有缺失值就删除）和`all`（所有值都是缺失值才删除）等。