如何删除/删除Julia dataframe中的nothing和NaN行？
要删除Julia DataFrame中的nothing和NaN行，可以按照以下步骤进行操作：
- 导入必要的包：
using DataFrames
using Missings- 创建一个示例DataFrame：
df = DataFrame(A = [1, 2, missing, 4, 5, 6],
B = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, missing, 6.0])- 使用
dropmissing函数删除包含missing值的行：
df_without_missing = dropmissing(df)- 使用
ismissing函数删除包含nothing值的行：
df_without_nothing = df[.!ismissing.(df.A), :]- 删除包含NaN值的行：
df_without_nan = df[.!ismissing.(df.B), :]完整的代码如下所示：
using DataFrames
using Missings
df = DataFrame(A = [1, 2, missing, 4, 5, 6],
B = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, missing, 6.0])
df_without_missing = dropmissing(df)
df_without_nothing = df[.!ismissing.(df.A), :]
df_without_nan = df[.!ismissing.(df.B), :]以上代码分别创建了一个DataFrame示例，并使用dropmissing函数、ismissing函数删除了包含missing值和nothing值的行，以及删除了包含NaN值的行。根据具体需求，可以选择其中一种或多种方式来删除相应的行。
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