pandas之dropna（）的用法

该函数目的是用于滤除缺失数据。如果对象是Series,则返回一个仅含非空数据和索引值的Series，默认丢弃含有缺失值的行。

对象.dropna()。DataFrame则不一样了:

data.dropna(how = 'all')    # 传入这个参数后将只丢弃全为缺失值的那些行 data.dropna(axis = 1)       # 丢弃有缺失值的列（一般不会这么做，这样会删掉一个特征） data.dropna(axis=1,how="all")   # 丢弃全为缺失值的那些列 data.dropna(axis=0,subset = ["Age", "Sex"])   # 丢弃‘Age’和‘Sex’这两列中有缺失值的行    

参考来源：https://blog.csdn.net/weixin_40283816/article/details/84304055