pandas 删掉值为空的行

在使用pandas处理数据时，经常需要清理数据集中的空值。在pandas中，可以使用`dropna()`方法来删除包含空值（NaN）的行。这个方法可以指定不同的参数来定制删除过程，例如，你可以指定只删除完全为空的行，或者删除包含任何NaN的行。

以下是如何使用`dropna()`方法的一个基本示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame示例
data = {
    'A': [1, 2, None, 4],
    'B': [None, 2, None, 4],
    'C': [1, None, None, 4]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除包含空值的行
df_cleaned = df.dropna()

print(df_cleaned)

在上面的代码中，`dropna()`方法默认删除所有包含空值的行。如果你想要删除只含有空值的行，可以使用`how='all'`参数。此外，如果你只想删除包含至少一个空值的行，可以使用`thresh`参数来指定最小非空值数量。

# 删除只含有空值的行
df_cleaned_all = df.dropna(how='all')

# 保留至少有1个非空值的行
df_cleaned_thresh = df.dropna(thresh=1)