python中dropna

在Python中，`dropna`是一个用于数据清洗的函数，用于删除数据集中的缺失值NaN（Not a Number），即空值。

`dropna`函数可以应用于Pandas的Series和DataFrame数据结构。当应用于Series时，函数将删除该Series中的所有NaN值。当应用于DataFrame时，函数可以删除包含NaN值的行或列。

以下是一个使用`dropna`函数删除DataFrame中包含NaN值的行的示例：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Ella'],
        'age': [25, 30, None, 35, 40],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

# Output:
#       name   age gender
# 0    Alice  25.0      F
# 1      Bob  30.0      M
# 2  Charlie   NaN      M
# 3    David  35.0      M
# 4     Ella  40.0      F

df = df.dropna()

print(df)

# Output:
#     name   age gender
# 0  Alice  25.0      F
# 1    Bob  30.0      M
# 3  David  35.0      M
# 4   Ella  40.0      F

在上述示例中，原始DataFrame包含一行包含NaN值的记录，当使用`dropna`函数时，该行被删除，返回一个新的DataFrame，不包含该行。