如何从df中删除NaN值以及附近的非NAN值？

从df中删除NaN值以及附近的非NaN值可以使用pandas库中的dropna()函数。dropna()函数可以删除包含NaN值的行或列。

如果要删除包含NaN值的行，可以使用以下代码：

df.dropna(axis=0, inplace=True)

其中，axis=0表示按行删除，inplace=True表示在原始数据上进行修改。

如果要删除包含NaN值的列，可以使用以下代码：

df.dropna(axis=1, inplace=True)

其中，axis=1表示按列删除。

如果要删除包含NaN值的行或列的同时保留附近的非NaN值，可以使用fillna()函数先将NaN值填充为特定的值，然后再使用dropna()函数删除包含特定值的行或列。

例如，如果要删除包含NaN值的行及其上下两行，可以使用以下代码：

df.fillna(method='ffill', limit=2, inplace=True)
df.dropna(axis=0, inplace=True)

其中，fillna()函数中的method='ffill'表示使用前向填充的方式将NaN值填充为上一行的值，limit=2表示最多填充两个NaN值，inplace=True表示在原始数据上进行修改。

这样，NaN值及其上下两行的数据都被填充为非NaN值后，再使用dropna()函数删除包含特定值的行。

需要注意的是，以上代码只是一种示例，具体的操作方式可以根据实际需求进行调整。

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