dataframe 删除某列 nan行

要删除Dataframe中的某列和含有NaN值的行，可以使用dropna()函数和drop()函数。

要删除NaN值所在的行，可以使用dropna()函数。该函数可用于从Dataframe中删除NaN值所在的行。删除行时，在dropna()函数中可以指定删除哪些列，以及有多少非NaN值才保留该行。

例如，要删除Dataframe df中名为“No1”的列和含有NaN值的行，可以使用以下代码：

df.dropna(subset=['No1'], thresh=1, inplace=True)

在这个例子中，我们使用了dropna()函数，指定了subset参数，即要删除哪些列。我们输入了“No1”，表示要删除名为“No1”的列。接下来，我们指定了thresh参数，即保留非NaN值的最小数量。我们输入了“1”，表示只要行中至少有1个非NaN值，就保留该行。最后，我们指定了inplace参数，在原Dataframe中更改数据。

要删除某一列，可以使用drop()函数。该函数可用于从Dataframe中删除一列。

例如，要删除Dataframe df中名为“No2”的列，可以使用以下代码：

df.drop('No2', axis=1, inplace=True)

在这个例子中，我们使用了drop()函数，指定了要删除的列的名称，即“No2”。接下来，我们指定了axis参数，它表示要删除一列还是一行。在这个例子中，我们指定了axis为1，即删除一列。最后，我们指定了inplace参数，在原Dataframe中更改数据。

综上所述，要删除Dataframe中的某列和含有NaN值的行，可以使用dropna()函数和drop()函数。我们可以根据自己的需要，指定要删除的列和阈值，以及是否在原Dataframe中更改数据。