df.dropna()这个函数是什么意思

`df.dropna()`是一个Pandas DataFrame对象的函数，用于删除包含缺失值（NaN）的行或列。

默认情况下，该函数会删除包含任何NaN值的行（axis=0），并返回一个新的DataFrame对象。也可以通过设置`axis=1`参数来删除包含NaN值的列。

例如，以下代码将删除`df`中包含NaN值的所有行：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'col1': [1, 2, 3, None], 'col2': [4, None, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除包含NaN值的行
df = df.dropna()

这将返回一个新的DataFrame对象，其中只包含第一行和第三行的数据，因为它们是唯一不包含NaN值的行：

   col1  col2
0   1.0   4.0
2   3.0   6.0

如果你想直接修改`df`对象本身，可以使用`inplace=True`参数：

df.dropna(inplace=True)

这将在原始的DataFrame对象上进行修改，而不是返回一个新的对象。

相关问题

df = df.dropna()

df = df.dropna()的作用是删除DataFrame中包含NaN的行或列。默认情况下，dropna函数会删除任何含有NaN的行。也就是说，如果一行中的任何一个元素是NaN，那么这一行都会被删除。同样地，如果axis参数设置为1，那么函数会删除任何含有NaN的列。可以通过设置how参数来改变删除的策略。默认情况下，how='any'，表示只要一行或一列中有NaN，就会被删除。如果设置how='all'，那么只有当一整行或一整列都是NaN时，才会删除。还可以使用thresh参数来指定每一行或每一列至少要含有多少个非NaN值才不会被删除。最后，可以使用subset参数来指定要在哪些列中查找NaN值，只要指定的列中有NaN值，就会删除相应的行。如果设置inplace=True，那么删除操作会直接在原数据上进行，否则会返回一个删除后的副本。所以，执行df = df.dropna()后，DataFrame中所有含有NaN的行都会被删除。

df.dropna()实例

假设有一个名为df的DataFrame，包含以下数据：

   A   B   C
0  1   2   NaN
1  4   NaN 6
2  NaN 8   9

我们可以使用df.dropna()函数删除包含缺失值的行。示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'A': [1, 4, np.nan],
        'B': [2, np.nan, 8],
        'C': [np.nan, 6, 9]}

df = pd.DataFrame(data)

# 删除包含缺失值的行
new_df = df.dropna()

print(new_df)

输出结果为：

     A    B    C
1  4.0  NaN  6.0

在这个例子中，原始DataFrame中的第0行和第2行都有缺失值，所以在新的DataFrame中被删除了，只剩下了第1行。注意，dropna()函数默认操作的是行（axis=0），即删除包含缺失值的行。如果要删除包含缺失值的列，可以设置axis参数为1。