pandsa 删除值

Pandas是一个强大的数据处理库，它提供了多种函数用于删除数据。如果你想从DataFrame中移除某些行或列，可以使用以下方法：

1. **dropna()**：删除包含缺失值的行。例如：

   df = df.dropna()  # 删除所有含有NaN的行
   df = df.dropna(subset=['column_name'])  # 只删除指定列中有缺失值的行

2. **drop_duplicates()**：删除完全相同的行，即去除重复记录。默认按所有列判断是否重复。

   df = df.drop_duplicates()  # 删除重复行
   df = df.drop_duplicates(subset=['column_name'], keep='first')  # 保留每组第一个唯一值，其他删除

3. **drop()**：直接通过标签（索引或列名）删除行或列。

   df = df.drop('column_name', axis=1)  # 删除一列
   df = df.drop(index=[row_index])  # 删除一行（row_index为行索引）

4. **pop()**：如果想同时删除并返回某个元素，可以使用`df.pop()`。

   value = df.pop('column_name')  # 删除并获取该列的值

记得在操作前备份原始数据，以防误删重要信息。