Pandas dropna（）–从DataFrame中删除Null / NA值

1. Pandas DataFrame dropna（）函数 (1. Pandas DataFrame dropna() Function)

Pandas DataFrame dropna() function is used to remove rows and columns with Null/NaN values. By default, this function returns a new DataFrame and the source DataFrame remains unchanged.

Pandas DataFrame dropna（）函数用于删除具有Null / NaN值的行和列。 默认情况下，此函数返回一个新的DataFrame，而源DataFrame保持不变。

We can create null values using None, pandas.NaT, and numpy.nan variables.

我们可以使用None，pandas.NaT和numpy.nan变量创建空值。

The dropna() function syntax is:

dropna（）函数的语法为：

dropna(self, axis=0, how="any", thresh=None, subset=None, inplace=False)

• axis: possible values are {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0. If 0, drop rows with null values. If 1, drop columns with missing values.
  axis ：可能的值为{0或'index'，1或'columns'}，默认值为0。如果为0，则删除具有空值的行。 如果为1，则删除缺少值的列。
• how: possible values are {‘any’, ‘all’}, default ‘any’. If ‘any’, drop the row/column if any of the values is null. If ‘all’, drop the row/column if all the values are missing.
  如何 ：可能的值为{'any'，'all'}，默认值为“ any”。 如果为“ any”，则在任何值为null的情况下删除行/列。 如果为“全部”，则在所有值均缺失的情况下删除行/列。
• thresh: an int value to specify the threshold for the drop operation.
  thres