删除DataFrame中值全为NaN或者包含有NaN的列或行方法


						如果存在以下DataFrame





   年龄   性别    手机号



0  2       男      NaN



1  3       女      NaN



2  4       NaN    NaN





删除NaN所在的行：

删除表中全部为NaN的行





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



删除表中含有任何NaN的行





df.dropna(axis=0,how='any') #drop all rows that have any NaN values



删除NaN所在的列：

删除表中全部为NaN的行





df.dropna(axis=1,how='all') 



删除表中含有任何NaN的行





df.dropna(axis=1,how='any') #drop all rows that have any NaN values



以上这篇删除DataFrame中值全为NaN或者包含有NaN的列或行方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持中文源码网。