pandas dropna 与空值

pandas中的dropna函数用于删除包含空值或缺失值的行或列。该函数具有以下参数：
- axis：指定删除行还是列，默认为0（删除行）。
- how：指定删除的条件，默认为'any'，表示只要有一个空值或缺失值就删除，也可以设置为'all'，表示只有全部为空值或缺失值才删除。
- thresh：指定每行或每列至少需要有多少个非空值或非缺失值才不被删除。
- subset：指定要检查的列或行的标签。
- inplace：指定是否在原始DataFrame上进行修改，默认为False，即返回一个新的DataFrame。

以下是一个示例，演示了如何使用dropna函数删除包含空值或缺失值的行或列：

import pandas as pd

# 创建一个包含空值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [5, None, 7, 8],
        'C': [None, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除包含空值的行
df_dropna_rows = df.dropna()
print("删除包含空值的行：")
print(df_dropna_rows)

# 删除包含空值的列
df_dropna_cols = df.dropna(axis=1)
print("删除包含空值的列：")
print(df_dropna_cols)