df = df.dropna()

df = df.dropna()的作用是删除DataFrame中包含NaN的行或列。默认情况下，dropna函数会删除任何含有NaN的行。也就是说，如果一行中的任何一个元素是NaN，那么这一行都会被删除。同样地，如果axis参数设置为1，那么函数会删除任何含有NaN的列。可以通过设置how参数来改变删除的策略。默认情况下，how='any'，表示只要一行或一列中有NaN，就会被删除。如果设置how='all'，那么只有当一整行或一整列都是NaN时，才会删除。还可以使用thresh参数来指定每一行或每一列至少要含有多少个非NaN值才不会被删除。最后，可以使用subset参数来指定要在哪些列中查找NaN值，只要指定的列中有NaN值，就会删除相应的行。如果设置inplace=True，那么删除操作会直接在原数据上进行，否则会返回一个删除后的副本。所以，执行df = df.dropna()后，DataFrame中所有含有NaN的行都会被删除。

相关问题

df = df.dropna('columns')和df = df.dropna()什么区别

这两个语句都是用于删除数据框中的缺失值。但是，它们的作用不同。

`df = df.dropna('columns')`将删除所有包含缺失值的列。也就是说，如果某一列中有任何一个缺失值，那么整个列都会被删除。

`df = df.dropna()`将删除包含任何缺失值的行。也就是说，如果某一行中有任何一个缺失值，那么整个行都会被删除。

因此，这两个语句的作用是不同的，需要根据具体情况选择使用哪一个。

coding: utf-8 import pandas as pd #导入成绩数据 df = pd.read_excel('d: \data \grade.xls',sheet name='gradel') #所有值全为缺失值才删除 df1 = df.dropna(how='al1')#输出df1的前5行 print(df1.head()) #删除至少出现过两个缺失值的行 df1 = df.dropna(thresh=2,axis=0)#输出df1的前10行 print (df1.head (10)) #删除subset中指定的列含有缺失值的行df1 = df.dropna (subset=['exam']) #输出df1的前5行 print (df1.head()) #删除含有缺失值的列 print (df.dropna(axis=1)) #只要有缺失值就删除，并且直接在原数据上进行修改 df1 = df.dropna(how='any',inplace=True) print(df)是否有错

这段代码有一个小错误，即最后一行的 `df1 = df.dropna(how='any',inplace=True)`。`inplace=True` 参数会直接在原 DataFrame 上进行修改，因此不需要再将结果赋值给 `df1`。正确的写法应该是：

df.dropna(how='any', inplace=True)
print(df)