本文介绍了如何使用Pandas处理DataFrame的缺失值，包括删除含有缺失值的行和列，以及替换缺失值的方法。示例代码详细展示了具体操作过程。
Pandas DataFrame 数据处理：删除缺失值的行和列
在数据分析和处理中，经常遇到处理缺失值的情况。Pandas 是一个流行的数据处理库，提供了强大的功能来处理和操作数据。本文将介绍如何使用 Pandas 删除 DataFrame 中包含缺失值的行和列，并给出对应的源代码示例。
1. 导入必要的库
在开始之前，我们需要导入所需的库。除了 Pandas，我们还导入了 NumPy 库来支持数据处理。
import pandas as pd
import numpy as np
2. 创建 DataFrame 示例数据
为了演示删除包含缺失值的行和列的操作，我们首先创建一个包含缺失值的 DataFrame。下面是一个简单的示例：
data = {
'A'
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