从列表中的单个数据帧中删除NA行

，可以使用pandas库中的dropna()函数来实现。dropna()函数可以删除包含缺失值（NA）的行或列。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：在代码中添加import pandas as pd，以便使用pandas库的函数和方法。
2. 创建数据帧：根据实际需求，可以使用pandas的DataFrame()函数创建一个数据帧。例如，可以使用以下代码创建一个包含NA值的数据帧：

data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 6, 7, 8, 9],
        'C': [10, 11, 12, 13, None]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 删除NA行：使用dropna()函数删除包含NA值的行。可以通过设置axis=0参数来指定删除行。例如，使用以下代码删除包含NA值的行：

df = df.dropna(axis=0)

1. 结果展示：使用print()函数打印删除NA行后的数据帧。例如，使用以下代码展示删除NA行后的数据帧：

print(df)

完整代码示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 6, 7, 8, 9],
        'C': [10, 11, 12, 13, None]}
df = pd.DataFrame(data)

df = df.dropna(axis=0)

print(df)

以上代码将删除包含NA值的行，并打印删除NA行后的数据帧。

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