假如我们有名为df的DataFrame，如果我们想要按删除df的含有缺失值的行，可以用df.dropna(axis=0)?

是的，如果你想要删除DataFrame df中含有缺失值的行，可以使用df.dropna(axis=0)。\[1\]这个方法会删除所有含有缺失值的行，并返回一个新的DataFrame。你也可以使用参数how来指定删除行的条件，如删除所有值都缺失的行可以使用df.dropna(how='all')。\[1\]另外，你可以使用参数subset来指定判断缺失值的列范围，只删除指定列中含有缺失值的行。\[1\]如果你想要在原DataFrame上直接删除缺失值的行，可以使用参数inplace=True。\[1\]总之，df.dropna(axis=0)是删除DataFrame中含有缺失值的行的常用方法。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [[Pandas] 缺失值删除 df.dropna()](https://blog.csdn.net/Hudas/article/details/122924791)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [pandas || df.dropna() 缺失值删除](https://blog.csdn.net/qq_43188358/article/details/108335776)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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