仅丢弃数据帧中行中的NAN值

在云计算领域中，数据处理是一个重要的方向。丢弃数据帧中行中的NAN值是指在数据分析和处理过程中，将包含缺失值（NAN值）的数据行删除掉，以保证数据的准确性和可靠性。

概念：NAN是Not a Number的缩写，表示数据中的缺失值或非数字值。数据帧是一种二维数据结构，类似于表格，用于存储和处理数据。

分类：将数据帧中行中的NAN值丢弃属于数据清洗的一种处理方式，主要用于清除数据集中的无效或缺失数据，以便后续的数据分析和建模。

优势：

1. 提高数据质量：丢弃NAN值可以减少无效数据对分析结果的影响，提高数据质量。
2. 简化数据处理：去除包含NAN值的数据行可以简化数据处理流程，减少后续数据处理的复杂度。

应用场景：

1. 数据分析与建模：在进行数据分析和建模之前，通常需要对数据进行清洗和预处理，丢弃包含NAN值的数据行是常见的数据清洗操作之一。
2. 机器学习和深度学习：在训练机器学习模型和深度学习模型时，NAN值会影响模型的训练和预测结果，因此需要将包含NAN值的数据行丢弃。

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