補充：
　　DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)功能：根據各標簽的值中是否存在缺失數據對軸標簽進行過濾，可通過閾值調節對缺失值的容忍度參數：axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’},或 tuple/list how : {‘any’, ‘all’}any : 如果存在任何NA值，則放棄該標簽all : 如果所以的值NA值，則放棄該標簽thresh : int, 默認值 Noneint value ：要求每排至少N個非NA值　　subset : 類似數組inplace : boolean, 默認值 False如果為True，則進行操作并返回None。返回：被刪除的DataFrame

首先得導入，導入就省掉了，在上篇博客寫了：

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轉載于:https://www.cnblogs.com/52-qq/p/8378879.html

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的pandas-事例练习的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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