pandas读取数据剔除空值

Pandas是一个强大的数据处理库，在Python中常用于数据分析。如果你想要读取数据并剔除其中的空值（NaN），可以按照以下步骤操作：

1. 使用`pandas.read_csv()`、`read_excel()`或其他适合的函数（如`read_sql()`等）加载数据，例如：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('your_file.csv')

2. 使用`.dropna()`方法删除包含缺失值的行或列，你可以指定`axis=0`（默认，表示沿行操作）去除整行有缺失值的数据，或者`axis=1`删除含有缺失值的列：

   data_cleaned = data.dropna()   # 删除所有含有缺失值的行
   or
   data_cleaned = data.dropna(axis=1)   # 删除所有含有缺失值的列

3. 如果你想删除特定列的缺失值，可以传递列名作为参数：

   data_cleaned = data.dropna(subset=['column_name'])