为什么dataframe中有空行，但是用dropna（）删不掉？

当DataFrame中存在空行（即包含`NaN`值的行），但使用`dropna()`函数删除时没有效果，可能是因为以下原因之一：

1. **列级别的缺失**：如果某个或某些列的数据类型不是数值型（如`object`、`category`等），那么这些列可能会被处理为非空值（即使它们实际上是空的）。在这种情况下，`dropna()`默认只检查数值类型的列。

2. **索引中的空值**：如果你的DataFrame的索引包含了`NaN`值，而`dropna()`没有指明`axis=0`（默认行为），则不会删除包含`NaN`索引的行，因为它是按照整数索引来操作的。

3. **`how`参数设置不当**：`dropna()`的`how`参数可以指定删除规则，如`'any'`（只要有一个非空值就保留）、`'all'`（所有值都必须非空）。如果没有正确设置这个参数，可能会导致预期之外的结果。

要确保`dropna()`能删除空行，请尝试以下代码并检查结果：

# 检查数据类型，确认是否有非数值列
df.info()  # 或 df.select_dtypes(include='number').info()

# 如果有非数值列，可指定axis=0以检查行（默认）
dropped_df = df.dropna(how='all', axis=0)

# 如果你想同时检查索引，请设置axis=0，如何指定删除规则
dropped_df = df.dropna(how='all', axis=0, subset=df.columns)  # 使用列名列表

# 查看结果
dropped_df.head()