如何找出数据表中的缺失值并删除缺失值所在的行

在数据分析中，查找和处理缺失值是一个常见的步骤。如果你是在使用Python的数据分析库pandas处理数据，可以按照以下步骤操作：

1. 导入pandas库和你的数据集（假设名为df）：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('your_data.csv')  # 替换为你的文件路径

2. 检查缺失值：

   missing_values = df.isnull().sum()  # .isnull()会创建一个布尔值数组，sum()统计非空元素的数量
   print(missing_values)

这将显示每个列中缺失值的数量。

3. 删除含有缺失值的行：

   df = df.dropna()  # 使用dropna函数删除所有包含缺失值的行

或者你可以选择删除特定列的缺失值：

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

4. 如果你想保留一些有缺失值的行，可以选择删除特定条件下的缺失值，比如只删除某一列中有缺失值的所有行：

   df = df[df['column_name'].notnull()]

完成以上步骤后，`df`变量就只包含了没有缺失值的行了。