秋天是收获的季节。柿子树上缀满了小红灯笼似的柿子，沉甸甸的，把枝头都压弯了。枫树的叶子火红火红的，像一堆正在燃烧的火焰。那梧桐树的枯叶在秋风中纷纷飘落下来，像翩翩起舞的金色蝴蝶。
如果存在以下DataFrame
年龄 性别 手机号 0 2 男 NaN 1 3 女 NaN 2 4 NaN NaN
删除NaN所在的行：
删除表中全部为NaN的行
df.dropna(axis=0,how='all')
删除表中含有任何NaN的行
df.dropna(axis=0,how='any') #drop all rows that have any NaN values
删除NaN所在的列：
删除表中全部为NaN的行
df.dropna(axis=1,how='all')
删除表中含有任何NaN的行
df.dropna(axis=1,how='any') #drop all rows that have any NaN values
以上这篇删除DataFrame中值全为NaN或者包含有NaN的列或行方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
