从pandas中选择的数据中删除NaNs

在Pandas中，可以使用dropna()函数从选择的数据中删除NaNs。dropna()函数用于删除包含NaN值的行或列。

概念： NaN代表"不是一个数字"，在数据分析中通常表示缺失值。

分类： NaN可以分为两种类型：float类型和object类型。在Pandas中，float类型的NaN表示缺失的数值，而object类型的NaN表示缺失的字符串或对象。

优势： 删除NaNs可以清洁数据，提高数据分析的准确性。通过删除含有缺失值的行或列，可以避免在计算过程中出现错误。

应用场景： 删除NaNs适用于任何需要处理缺失值的数据分析任务。例如，在数据预处理阶段，可以删除含有缺失值的行或列，以便进行后续的数据分析、建模和可视化。

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