本文介绍了如何使用Python的Pandas库删除数据框中包含缺失值的行。通过`dropna()`方法，我们可以选择性地根据行或列是否存在缺失值来过滤数据。此外，还提供了两种不同的策略：直接使用`dropna()`或先用`fillna()`填充缺失值，再按索引删除特定行。
python_drop业务场景
python_pandas.当一个指标为空、无值、为特殊值时(0)，我们认为这个行数据没有数据统计意义，比如统计某个产品用户总消费数据时，发现很多用户有登录没有消费动作，非付费用户，希望过滤掉无消费用户数据，那么下面的方法就能帮到你。
dropna() 方法过滤任何含有缺失值的行
pandas.DataFrame里，如果一行数据有任意值为空，则过滤掉整行，这时候使用dropna()方法是合适的。下面的案例，任意列只要有一个为空数据，则整行都干掉。但是我们常常遇到的情况，是根据一个指标(一列)数据的情况，去过滤行数据，类似Excel里面的过滤漏斗，怎么办？
>>> import pandas as pd
>>> data = pd.DataFrame([[1.,6.5,3.],[1.],[],[6.5,3.]],index=list('abcd'),columns=list('def'))
>>> data
d e f
a 1.0 6.5 3.0
b 1.0 NaN NaN
c NaN NaN NaN
d 6.5 3.0 NaN
>>> data.dropna() #任意列只要有一个为空数据
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