如果值不在不同的数据帧中，则pandas丢弃行

在pandas中，如果值不在不同的数据帧中，则可以使用dropna()函数来丢弃行。dropna()函数用于删除包含缺失值的行或列。

具体使用方法如下：

import pandas as pd

# 创建一个数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [5, None, 7, 8],
                   'C': [None, 10, 11, 12]})

# 使用dropna()函数丢弃包含缺失值的行
df = df.dropna()

print(df)

输出结果：

     A    B     C
0  1.0  5.0  None

在上述例子中，数据帧df中的第2行和第3行包含缺失值，使用dropna()函数后，这两行被丢弃，只保留了第1行。

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