我的pandas数据帧中缺少数据。我如何告诉python不要在新的数据帧中包含它？

在处理缺失数据时，可以使用pandas库提供的方法来告诉Python不要在新的数据帧中包含缺失数据。具体的方法是使用dropna()函数。

dropna()函数可以删除包含缺失数据的行或列。默认情况下，它会删除包含任何缺失值的行。如果你只想删除包含缺失值的列，可以设置axis参数为1。

以下是使用dropna()函数的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失数据的数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [5, None, 7, 8]})

# 删除包含缺失数据的行
df = df.dropna()

# 删除包含缺失数据的列
df = df.dropna(axis=1)

在上述示例中，我们首先创建了一个包含缺失数据的数据帧。然后，我们使用dropna()函数删除了包含缺失数据的行和列。

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