如何从python pandas dataframe中删除单元格

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除单个单元格
df.at[0, 'A'] = pd.np.nan

# 删除包含NaN值的行或列
df = df.dropna(axis=0)  # 删除包含NaN值的行
df = df.dropna(axis=1)  # 删除包含NaN值的列

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将指定单元格的值替换为NaN
df = df.replace({'A': {0: pd.np.nan}})

# 删除包含NaN值的行或列
df = df.dropna(axis=0)  # 删除包含NaN值的行
df = df.dropna(axis=1)  # 删除包含NaN值的列

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据条件判断删除单元格
df.loc[df['A'] == 1, 'A'] = pd.np.nan

# 删除包含NaN值的行或列
df = df.dropna(axis=0)  # 删除包含NaN值的行
df = df.dropna(axis=1)  # 删除包含NaN值的列