使用dropna函数删除包含缺失值的DataFrame行

使用dropna函数删除包含缺失值的DataFrame行

在处理数据分析和数据清洗的过程中，经常会遇到包含缺失值的数据。而在使用Python进行数据分析时，pandas库是一个非常强大和流行的工具。pandas提供了许多函数和方法来处理和清洗数据，其中之一是dropna函数。dropna函数可以帮助我们删除包含缺失值的数据行，以便进行进一步的分析和处理。

下面将详细介绍如何使用dropna函数删除包含缺失值的DataFrame行，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入pandas库并创建一个包含缺失值的DataFrame。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建包含缺失值的DataFrame
data = {
   
   'A': [