pandas dropna参数

pandas 中的 dropna() 函数用于删除 DataFrame 中的缺失值。它包含以下参数：

- axis: 沿着哪个轴删除缺失值，默认为 0，即删除行。
- how: 删除缺失值的方式，可以为 any 或 all。any 表示如果某行或某列中存在一个或多个缺失值，则删除该行或该列；all 表示如果某行或某列中所有的值都是缺失值，则删除该行或该列。
- thresh: 删除缺失值的阈值，如果某行或某列中缺失值的数量小于该值，则不删除该行或该列。
- subset: 指定需要考虑的列或行，删除其中的缺失值。
- inplace: 是否在原 DataFrame 中就地修改，而不是创建一个新的 DataFrame。

例如，要删除 DataFrame df 中所有包含缺失值的行，可以使用如下代码：

df.dropna()

如果要删除所有包含缺失值的列，可以使用 axis 参数：

df.dropna(axis=1)

如果要删除所有值都是缺失值的行或列，可以使用 how 参数：

df.dropna(how='all')

如果要删除缺失值数量小于 5 的行，可以使用 thresh 参数：

df.dropna(thresh=5)

如果要只考虑某几列，可以使用 subset 参数：

df.dropna(subset=['col1', 'col2'])

如果要在原 DataFrame 中就地修改，可以使用 inplace 参数：

df.dropna(inplace=True)