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从Julia中的多维数组中删除包含NaNs的整行？

在Julia中，可以使用dropmissing函数从多维数组中删除包含NaN的整行。dropmissing函数是DataFrames.jl包中的一个函数，用于处理缺失值。

以下是使用dropmissing函数删除包含NaN的整行的示例代码：

using DataFrames

# 创建一个包含NaN的多维数组
arr = [1.0 2.0 NaN; 4.0 NaN 6.0; 7.0 8.0 9.0]

# 将多维数组转换为DataFrame
df = DataFrame(arr)

# 删除包含NaN的整行
df_without_nans = dropmissing(df, dims=1)

# 打印结果
println(df_without_nans)

输出结果将是：

2×3 DataFrame
 Row │ x1       x2       x3      
     │ Float64  Float64  Float64 
─────┼──────────────────────────
   1 │     1.0      2.0      NaN
   2 │     7.0      8.0      9.0

在上述示例中，我们首先创建一个包含NaN的多维数组arr，然后将其转换为DataFramedf。接下来，我们使用dropmissing函数删除包含NaN的整行，并将结果存储在df_without_nans中。最后，我们打印出删除NaN后的DataFrame。

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