pandas 去除所有NAN

在pandas中，可以使用dropna()方法来去除所有的NaN值。该方法会返回一个新的DataFrame，其中不包含任何NaN值的行或列。

下面是使用dropna()方法去除所有NaN的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
        'B': [5, np.nan, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, np.nan]}
df = pd.DataFrame(data)

# 去除所有NaN值
df_cleaned = df.dropna()

print(df_cleaned)

输出结果将是去除了所有NaN值的DataFrame。

相关问题

pandas去掉空值nan

可以使用`dropna()`方法来去掉包含空值NaN的行或列。默认情况下，`dropna()`会删除包含任何NaN值的行。

例如，如果有一个名为`df`的数据框，想要删除包含NaN值的行，可以使用以下代码：

df.dropna()

如果想要删除包含NaN值的列，可以使用`axis`参数指定删除的方向。例如，以下代码将删除包含NaN值的列：

df.dropna(axis=1)

还可以使用`how`参数来指定删除的方式。`how='any'`表示删除包含任何NaN值的行或列（默认值），`how='all'`表示仅删除所有值都是NaN的行或列。

例如，以下代码将删除所有值都是NaN的行：

df.dropna(how='all')

注意，这些方法都是返回新的数据框，并不会修改原始数据框。如果想要修改原始数据框，需要使用`inplace=True`参数。

python pandas去掉空值nan

可以使用pandas中的dropna()函数来去掉空值NaN。

例如，假设有一个名为df的数据框，其中包含一些NaN值，可以使用以下代码来去掉这些NaN值：

df.dropna()

这将返回一个新的数据框，其中不包含任何NaN值。如果要在原始数据框中进行更改，则可以使用inplace参数：

df.dropna(inplace=True)

这将在原始数据框中去掉所有NaN值。