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df.dropna()函数用于删除dataframe数据中的缺失数据，即 删除NaN数据.
官方函数说明：
DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
Remove missing values.
See the User Guide for more on which values are considered missing,
and how to work with missing data.
Returns
DataFrame
DataFrame with NA entries dropped from it.
参数说明：
| Parameters | 说明 |
|---|---|
| axis | 0为行 1为列，default 0，数据删除维度 |
| how | {‘any’, ‘all’}, default ‘any’，any：删除带有nan的行；all：删除全为nan的行 |
| thresh | int，保留至少 int 个非nan行 |
| subset | list，在特定列缺失值处理 |
| inplace | bool，是否修改源文件 |
测试：
>>>df = pd.DataFrame({
"name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'],
"toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip'],
"born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"),
pd.NaT]})
>>>df
name toy born
0 Alfred NaN NaT
1 Batman Batmobile 1940-04-25
2 Catwoman Bullwhip NaT
删除至少缺少一个元素的行：
>>>df.dropna()
name toy born
1 Batman Batmobile 1940-04-25
删除至少缺少一个元素的列：
>>>df.dropna(axis=1)
name
0 Alfred
1 Batman
2 Catwoman
删除所有元素丢失的行：
>>>df.dropna(how='all')
name toy born
0 Alfred NaN NaT
1 Batman Batmobile 1940-04-25
2 Catwoman Bullwhip NaT
只保留至少2个非NA值的行：
>>>df.dropna(thresh=2)
name toy born
1 Batman Batmobile 1940-04-25
2 Catwoman Bullwhip NaT
从特定列中查找缺少的值：
>>>df.dropna(subset=['name', 'born'])
name toy born
1 Batman Batmobile 1940-04-25
修改原数据：
>>>df.dropna(inplace=True)
>>>df
name toy born
1 Batman Batmobile 1940-04-25
以上。
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