pandas 删除某列带有NaN的行

在Pandas库中，可以使用`dropna()`函数来删除含有NaN值的行。为了删除含有NaN值的某一列，可以将该列作为参数传递给`dropna()`函数。下面是一个示例代码，展示了如何使用Pandas删除某一列含有NaN值的行：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, float('nan'), 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除列B中含有NaN值的行
df_no_nan = df.dropna(subset=['B'])

print(df_no_nan)

在这个示例中，我们首先创建了一个包含三列的DataFrame。然后，我们使用`dropna()`函数并传递`subset=['B']`参数来指定要删除含有NaN值的行所在的列。这将返回一个新的DataFrame，其中列B中不含有NaN值的行被保留下来。

请注意，如果要在整个DataFrame中删除含有NaN值的行，可以使用`dropna()`函数的另一个参数`axis=0`来指定行轴，并将`how='all'`参数设置为True，以确保只有所有列都为NaN的行才会被删除。例如：

df_no_nan = df.dropna(axis=0, how='all')

这将返回一个新的DataFrame，其中只包含不含有NaN值的行。