如果存在以下DataFrame
年齡 性別 手機號0 2 男 NaN1 3 女 NaN2 4 NaN NaN
刪除NaN所在的行：
刪除表中全部為NaN的行
df.dropna(axis=0,how='all')
刪除表中含有任何NaN的行
df.dropna(axis=0,how='any') #drop all rows that have any NaN values
刪除NaN所在的列：
刪除表中全部為NaN的行
df.dropna(axis=1,how='all')
刪除表中含有任何NaN的行
df.dropna(axis=1,how='any') #drop all rows that have any NaN values
以上這篇刪除DataFrame中值全為NaN或者包含有NaN的列或行方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持VEVB武林網(wǎng)。
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