删除dataframe中的缺失值
dropna()方法，能够找到DataFrame类型数据的空值（缺失值），将空值所在的行/列删除后，将新的DataFrame作为返回值返回。
dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
参数说明：
- axis：轴。0或’index’，表示按行删除；1或’columns’，表示按列删除。
- how：筛选方式。‘any’，表示该行/列只要有一个以上的空值，就删除该行/列；‘all’，表示该行/列全部都为空值，就删除该行/列。
- thresh：非空元素最低数量。int型，默认为None。如果该行/列中，非空元素数量小于这个值，就删除该行/列。
- subset：子集。列表，元素为行或者列的索引。如果axis=0或者‘index’，subset中元素为列的索引；如果axis=1或者‘column’，subset中元素为行的索引。由subset限制的子区域，是判断是否删除该行/列的条件判断区域。
- inplace：是否原地替换。布尔值，默认为False。如果为True，则在原DataFrame上进行操作，返回值为None。
df_data.dropna(axis=0, how='all', inplace=True)
删除所有全部都是空的行
axis=0，表示操作的对象是x轴方向，也就是行。
how=”all”，表示该行中所有数据都是空才删除该行，如果是“any”的话，则只要该行中含有一个空数据，就删除整行；
inplace=True，表示在原DataFrame上进行操作，此时如果打印df_data的话，就是删除指定行之后的内容；
df_data.dropna(axis=1, how='all', inplace=True)
删除所有全部都是空的列
axis=1，表示操作的对象是y轴方向，也就是列。
如果是不带任何参数的形式，则是删除所有含有空内容的行和列：
df.dropna()
原创文章，作者：朋远方，如若转载，请注明出处：https://caovan.com/02-yongyushujukexuede-python-jichuzhishizhipandasxia-2/.html
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