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如何从df中删除NaN值以及附近的非NAN值?

从df中删除NaN值以及附近的非NaN值可以使用pandas库中的dropna()函数。dropna()函数可以删除包含NaN值的行或列。

如果要删除包含NaN值的行,可以使用以下代码:

代码语言:txt
复制
df.dropna(axis=0, inplace=True)

其中,axis=0表示按行删除,inplace=True表示在原始数据上进行修改。

如果要删除包含NaN值的列,可以使用以下代码:

代码语言:txt
复制
df.dropna(axis=1, inplace=True)

其中,axis=1表示按列删除。

如果要删除包含NaN值的行或列的同时保留附近的非NaN值,可以使用fillna()函数先将NaN值填充为特定的值,然后再使用dropna()函数删除包含特定值的行或列。

例如,如果要删除包含NaN值的行及其上下两行,可以使用以下代码:

代码语言:txt
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df.fillna(method='ffill', limit=2, inplace=True)
df.dropna(axis=0, inplace=True)

其中,fillna()函数中的method='ffill'表示使用前向填充的方式将NaN值填充为上一行的值,limit=2表示最多填充两个NaN值,inplace=True表示在原始数据上进行修改。

这样,NaN值及其上下两行的数据都被填充为非NaN值后,再使用dropna()函数删除包含特定值的行。

需要注意的是,以上代码只是一种示例,具体的操作方式可以根据实际需求进行调整。

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