在 Pandas 中，如何删除 DataFrame 中所有包含缺失值的行？

在Pandas中，你可以使用`dropna()`函数来删除DataFrame中包含缺失值（NaN或None）的行。这个函数有多种选项可以根据需要进行定制，比如指定删除的方式（是删除整行还是仅删除特定列的缺失值）、默认删除所有列的缺失值等。以下是基本的语法：

df = df.dropna()  # 删除含有任何缺失值的行

如果你只想删除某一列的所有含缺失值的行，可以这样指定：

df = df.dropna(axis=0, subset=['column_name'])  # 'column_name'替换为你想要检查的列名

如果希望删除某列只要有一项是缺失就删除整行，可以设置`thresh`参数为0：

df = df.dropna(thresh=0, axis=0)  # 这样只有全非缺失值的行才会保留下来

上述代码会返回一个新的DataFrame，原DataFrame不会改变。如果你想直接在原地修改DataFrame，可以加上`inplace=True`：

df.dropna(inplace=True)

但是请注意，`inplace=True`操作是不可逆的，所以在应用此操作前最好先备份原始数据。

相关问题

pandas如何查找DataFrame中某一列的缺失值？

在Pandas中，你可以使用`isnull()`或`notna()`函数来检查DataFrame中某一列的缺失值。这两个函数返回的是布尔型的Series，其中True表示该位置有缺失值，False表示没有。

如果你想要查看某列是否存在缺失值，可以这样做：

import pandas as pd

# 假设你有一个名为df的DataFrame，你想检查'column_name'列是否有缺失值
column_name = 'your_column_name'
missing_values = df[column_name].isnull()

# 如果你想查看结果是否为全0（即无缺失），可以用all()函数
has_missing = missing_values.any()

# 或者如果你想查看有多少个缺失值，可以用sum()函数
num_missing = missing_values.sum()

如果你想查看整个DataFrame的缺失值情况，可以对所有列都应用`isnull()`，然后用`sum()`计算每列的缺失值数量：

total_missing = df.isnull().sum()

这将返回一个新的DataFrame，显示每列的缺失值总数。

pandas找出dataframe缺失值所在行的index

可以使用`df.isnull()`方法找出DataFrame中所有的缺失值，然后使用`df.isnull().any(axis=1)`方法找出每行是否存在缺失值，最后使用`.index`方法获取缺失值所在行的索引。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Ella'],
        'age': [25, 30, None, 35, 40],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# 找出缺失值所在行的索引
missing_index = df[df.isnull().any(axis=1)].index

print(missing_index)

输出结果：

Int64Index([2], dtype='int64')

说明第3行存在缺失值。