对dataframe中含指定数据的数据删除

可以使用`drop`方法删除含有指定数据的行或列。假设要删除含有数值为`NaN`的行，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave'],
        'age': [25, 30, 35, pd.np.nan],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除含有NaN的行
df = df.dropna()

print(df)

输出：

      name   age gender
0    Alice  25.0      F
1      Bob  30.0      M
2  Charlie  35.0      M

同样的，如果要删除含有字符串`unknown`的行，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'unknown']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除含有'unknown'的行
df = df[df['gender'] != 'unknown']

print(df)

输出：

      name  age gender
0    Alice   25      F
1      Bob   30      M
2  Charlie   35      M