pandas如何去除空值

在pandas中，可以使用`dropna()`函数来去除空值。该函数可以删除DataFrame中包含空值的行或列。具体使用方法如下：

1. 删除包含任何空值的行或列：

df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

其中，`axis`参数用于指定删除行或列，`how`参数用于指定删除方式，`thresh`参数用于指定保留的非空值数量阈值，`subset`参数用于指定删除时考虑的列，`inplace`参数用于指定是否在原DataFrame上进行修改。

2. 删除指定列中包含空值的行：

df.dropna(subset=['column_name'])

其中，`subset`参数用于指定要考虑的列名。

举个例子，假设我们有以下的DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'name': ['Alice', 'Bob', np.nan, 'Charlie'],
        'age': [25, 30, 20, np.nan],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

      name   age gender
0    Alice  25.0      F
1      Bob  30.0      M
2      NaN  20.0      M
3  Charlie   NaN      M

如果我们想删除包含任何空值的行，可以使用以下代码：

df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)
print(df)

输出：

    name   age gender
0  Alice  25.0      F
1    Bob  30.0      M

如果我们想删除`name`列中包含空值的行，可以使用以下代码：

df.dropna(subset=['name'], inplace=True)
print(df)

输出：

    name   age gender
0  Alice  25.0      F
1    Bob  30.0      M
3  Charlie   NaN      M