DATAframe.dropna(axis=0，how=’any ‘，thresh=None，subset=None，inplace=False )参数： http://www.Sina .
33558www.SiNA.com/:{‘any”，“‘all’}，default‘any”确定是否从数据帧中删除行或列(如果存在至少一个NA或所有NA )
http://www.siNA.com/:int，optional，需要很多非na值。
axis:array-like，optional，要考虑的其他轴的标签。 例如，如果删除行，这些标签将是要包含的列的列表。
how:bool，默认为False。
官方网站案例代码：
df=PD.data frame ({ ‘ name ‘ : [ ‘ Alfred ‘、’ Batman ‘、’ Catwoman’]、’ toy’: [np.nan、’ Batmobile，
nametoyborn0alfrednannat1batmanbatmobile 1940-04-252 catwomanbullwhipnat可过滤缺少的数据代码。
df.dropna (输出：
nametoyborn1batmanbatmobile 1940-04-25，但此时df的值没有更改，因为inplace=False。
nametoyborn0alfrednannat1batmanbatmobile 1940-04-252 catwomanbullwhipnat保留了几个参数df.dropna(axis=’columns ‘ ) 删除缺少值的列df.dropna要在df.dropNA(thresh=2)删除所有元素的行) name和born列中找到缺少值，请使用至少两个非na值的行df.dropna ) 删除行df.drop na (in place=true )如果存在缺失值，请确认复盖原始数据，并说明缺失值的类型。 缺少的值类型与NoneNoneTypeNone为空的列表和空字符串不同，NaNFloatNaN为numpy (位于pandas下，表示不是Python的源)，NULL-Python没有此NULL。 NULL主要是c语言，python支持NoneNaTDatatime非时间NULL。 notatime“”str空字符串官方网站代码： https://pandas.py data.org/pan data highlight=drop na # pandas.data frame.drop na https://pandas .