pandas .dropna

pandas的dropna()函数用于从DataFrame中删除包含缺失值（NaN）的行或列。它有一个inplace参数，如果设置为True，会直接在原始DataFrame上进行删除操作，而不会返回一个新的DataFrame。在你提供的代码中，通过设置inplace=True，数据框df中的空值行被删除，并且没有返回一个新的数据框。你可以通过打印df来查看删除后的结果。

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pandas.dropna

pandas.dropna() 是 Pandas 库中的一个函数，用于删除 DataFrame 或 Series 中的缺失值（NaN值）。默认情况下，它会删除包含任何缺失值的行。该函数还有一些参数，可以根据需要进行设置，例如指定删除列中的缺失值、指定删除缺失值的阈值等等。函数的完整用法和参数请参考Pandas官方文档。

coding: utf-8 import pandas as pd #导入成绩数据 df = pd.read_excel('d: \data \grade.xls',sheet name='gradel') #所有值全为缺失值才删除 df1 = df.dropna(how='al1')#输出df1的前5行 print(df1.head()) #删除至少出现过两个缺失值的行 df1 = df.dropna(thresh=2,axis=0)#输出df1的前10行 print (df1.head (10)) #删除subset中指定的列含有缺失值的行df1 = df.dropna (subset=['exam']) #输出df1的前5行 print (df1.head()) #删除含有缺失值的列 print (df.dropna(axis=1)) #只要有缺失值就删除，并且直接在原数据上进行修改 df1 = df.dropna(how='any',inplace=True) print(df)是否有错

这段代码有一个小错误，即最后一行的 `df1 = df.dropna(how='any',inplace=True)`。`inplace=True` 参数会直接在原 DataFrame 上进行修改，因此不需要再将结果赋值给 `df1`。正确的写法应该是：

df.dropna(how='any', inplace=True)
print(df)