从DataFrame中删除NaNs并从多索引中删除重复项

，可以使用pandas库中的dropna()和duplicated()函数来完成。

1. dropna()函数：用于从DataFrame中删除包含NaN值的行或列。该函数可以接受一些参数来控制删除的方式。具体参数如下：
   • axis：指定删除的轴，axis=0表示按行删除，axis=1表示按列删除。
   • how：指定删除的条件，可选值有'all'和'any'。'all'表示当整行或整列都包含NaN值时才进行删除，'any'表示只要有一个NaN值就进行删除。
   • subset：指定删除的范围，可以是指定的列名列表或者包含列名的字典，字典的键表示轴的方向（行或列），值表示要删除的具体列名。

• duplicated()函数：用于判断DataFrame中的行或列是否重复。该函数可以接受一些参数来控制判断的方式。具体参数如下：
  • subset：指定判断的范围，可以是指定的列名列表。
  • keep：指定重复项的保留策略，可选值有'first'、'last'和'False'。'first'表示保留第一个出现的重复项，'last'表示保留最后一个出现的重复项，'False'表示删除所有重复项。

下面是一个示例代码，演示如何从DataFrame中删除NaNs并从多索引中删除重复项：

import pandas as pd

# 创建包含NaN值和重复项的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [1, 2, 3, 4, None],
        'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)
df['D'] = df['A'] + df['B']  # 添加一个计算列
df = df.append(df)  # 添加重复的行

# 删除包含NaN值的行
df_dropna = df.dropna()
print("删除NaN值后的DataFrame：")
print(df_dropna)

# 删除包含NaN值的列
df_dropna_col = df.dropna(axis=1)
print("删除NaN值后的DataFrame（删除列）：")
print(df_dropna_col)

# 删除重复的行
df_drop_duplicates = df.drop_duplicates()
print("删除重复项后的DataFrame：")
print(df_drop_duplicates)

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