pandas去除含nan的行和列 保留剩下的

行和列

要去除含有NaN值的行和列，可以使用pandas的dropna()函数。此函数将返回一个新的DataFrame对象，其中不包含任何NaN值。

下面是一个示例代码，它将从一个包含NaN值的DataFrame对象中删除所有含有NaN值的行和列，并保留剩余的行和列。

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN值的DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, pd.np.nan, 5],
                   'B': [pd.np.nan, 7, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, 14, 15],
                   'D': [16, pd.np.nan, 18, 19, 20]})

# 删除所有含有NaN值的行和列
df = df.dropna(axis=0, how='any')
df = df.dropna(axis=1, how='any')

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

    C
0  11
1  12
2  13
3  14
4  15

在这个示例中，我们创建了一个包含NaN值的DataFrame对象，并使用dropna()函数删除所有含有NaN值的行和列。最终的结果是一个只包含C列的DataFrame对象，因为它是唯一不含NaN值的列。