缺失值处理方法，包括 dropna()（剔除缺失值）和 fillna()（填充缺失值）。本文介绍如何利用 Pandas 剔除缺失值：
data = pd.Series([1, np.nan, 'hello', None]) data.dropna()
输出结果如下：
0 1 2 hello dtype: object
而在 Dataframe 上使用它们时需要设置一些参数，例如下面的 Dataframe：
df = pd.Dataframe([[1, np.nan, 2], [2, 3, 5], [np.nan, 4, 6]]) print(df)
输出结果如下：
0 1 2 0 1.0 NaN 2 1 2.0 3.0 5 2 NaN 4.0 6
我们没法从 Dataframe 中单独剔除一个值，要么是剔除缺失值所在的整行，要么是整列。根据实际需求，有时需要剔除整行，有时可能是整列，Dataframe 中的 dropna() 会有一些参数可以配置。
默认情况下，dropna() 会剔除任何包含缺失值的整行数据：
df.dropna()
输出结果如下：
0 1 2 1 2.0 3.0 5
可以设置按不同的坐标轴剔除缺失值，比如 axis=1（或 axis=‘columns’）会剔除任何包含缺失值的整列数据：
df.dropna(axis='columns')
输出结果如下：
2 0 2 1 5 2 6
但是这么做也会把非缺失值一并剔除，因为可能有时候只需要剔除全部是缺失值的行或列，或者绝大多数是缺失值的行或列。这些需求可以通过设置 how 或 thresh 参数来满足，它们可以设置剔除行或列缺失值的数量阈值。
默认设置是 how=‘any’，也就是说只要有缺失值就剔除整行或整列（通过 axis 设置坐标轴）。还可以设置 how=‘all’，这样就只会剔除全部是缺失值的行或列了：
df[3] = np.nan print(df)
输出结果如下：
0 1 2 3 0 1.0 NaN 2 NaN 1 2.0 3.0 5 NaN 2 NaN 4.0 6 NaN
df.dropna(axis='columns', how='all')
输出结果如下：
0 1 2 0 1.0 NaN 2 1 2.0 3.0 5 2 NaN 4.0 6
还可以通过 thresh 参数设置行或列中非缺失值的最小数量，从而实现更加个性化的配置：
In[22]: df.dropna(axis='rows', thresh=3)
输出结果如下：
0 1 2 3 1 2.0 3.0 5 NaN
第 1 行与第 3 行被剔除了，因为它们只包含两个非缺失值。
