dataframe去除null

DataFrame是一种二维表格数据结构，在数据分析中常用Pandas库进行操作。要去除DataFrame中的缺失值（通常称为`NaN`或`NULL`），你可以采取以下几种方法：

1. **dropna()** 函数：这个函数可以删除含有缺失值的行或列。例如，如果你只想删除包含任何缺失值的行：

   df = df.dropna()  # 删除所有有缺失值的行

或者只删除某一列中有缺失值的行：

   df = df.dropna(axis=0, subset=['column_name'])  # 'column_name'是你想检查的列名

2. **fillna()** 函数：用于填充缺失值。可以选择用特定值（如0、平均值、众数等）替换缺失值：

   df['column_name'] = df['column_name'].fillna(value_to_replace)  # value_to_replace是你想用的填充值

或者使用前一个非缺失值填充：

   df['column_name'] = df['column_name'].fillna(method='ffill')

3. **isnull() 和 notnull()** 函数组合：可以先查看哪些元素是缺失值，然后选择性地处理它们：

   missing_values_mask = df.isnull()
   df = df[~missing_values_mask]  # ~表示取反，保留非缺失值的部分

记得在操作之前备份原始DataFrame，以防误删重要数据。另外，处理缺失值的方式取决于你的数据特性和分析目的。