如何对pandas数据清空nan值

在Pandas中，可以使用`dropna`函数来清空数据中的NaN值。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8], 'C': [np.nan, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 清空数据中的NaN值
df = df.dropna()

print(df)

在这个示例中，我们首先使用NumPy库创建了一个包含NaN值的数据框`df`。然后使用`dropna`函数清空了数据中的NaN值。输出结果如下：

     A    B     C
0  1.0  5.0   NaN
1  2.0  NaN  10.0

请注意，`dropna`函数默认只会删除包含NaN值的行，如果你想要删除包含NaN值的列，可以将`axis`参数设置为1。例如，如果你想要删除包含NaN值的列，可以使用以下代码：

df = df.dropna(axis=1)

这将删除包含NaN值的列，输出结果如下：

Empty DataFrame
Columns: []
Index: [0, 1]