Pandas Data Frame Index 超出范围和存在unnamed, NaN

使用pandas读入数据时，然后时用df.iloc[]报错索引超出范围

Index超出范围：

出现这个问题请仔细检查pandas在读入数据时，特别是CSV数据，是否使用了正确的分隔符。或者在数字矩阵前存在中文，导致读入数据的数据类型不对。从而导致无法正确识别列数和行数。

Unnamed：

Unnamed行或者列一般是由于全部读入数据是，存在完全的空行或者空列，这时只需要剔除即可。

df = df.loc[:, -df.columns.str.contains("Unnamed")]  # 以列为例

NaN：

NaN值是个比较普遍的问题，所以pandas提供了专门的方法，和R语言中类似，使用dropna()方法即可。

df = df.dropna()

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文章封面是利兹与青鸟，但是忘记作者了