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如何删除/删除Julia dataframe中的nothing和NaN行？

要删除Julia DataFrame中的nothing和NaN行，可以按照以下步骤进行操作：

导入必要的包：

using DataFrames
using Missings

创建一个示例DataFrame：

df = DataFrame(A = [1, 2, missing, 4, 5, 6],
               B = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, missing, 6.0])

使用dropmissing函数删除包含missing值的行：

df_without_missing = dropmissing(df)

使用ismissing函数删除包含nothing值的行：

df_without_nothing = df[.!ismissing.(df.A), :]

删除包含NaN值的行：

df_without_nan = df[.!ismissing.(df.B), :]

完整的代码如下所示：

using DataFrames
using Missings

df = DataFrame(A = [1, 2, missing, 4, 5, 6],
               B = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, missing, 6.0])

df_without_missing = dropmissing(df)
df_without_nothing = df[.!ismissing.(df.A), :]
df_without_nan = df[.!ismissing.(df.B), :]

以上代码分别创建了一个DataFrame示例，并使用dropmissing函数、ismissing函数删除了包含missing值和nothing值的行，以及删除了包含NaN值的行。根据具体需求，可以选择其中一种或多种方式来删除相应的行。

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