python中dataframe怎样删掉含有缺失值的行

在 Pandas 中，可以使用 `dropna()` 函数删除包含缺失值的行。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8]})

# 删除包含缺失值的行
df = df.dropna()

# 打印结果
print(df)

在这个例子中，我们创建一个包含缺失值的 DataFrame，然后使用 `dropna()` 函数删除包含缺失值的行，最后打印结果。输出结果如下：

     A    B
0  1.0  5.0
3  4.0  8.0

可以看到，包含缺失值的行已经被删除了。需要注意的是，`dropna()` 函数默认只会删除包含至少一个缺失值的行，如果需要删除包含缺失值的列，可以使用 `axis=1` 参数。此外，`dropna()` 函数还有一些其他参数，可以在需要时进行调整，具体可以参考 Pandas 文档。