pandas resample dropna不适用于所有列

pandas是一种基于Python的数据分析工具库，提供了丰富的数据操作和分析功能。其中的resample方法用于对时间序列数据进行重新采样和聚合操作。

在使用pandas的resample方法时，如果数据中存在缺失值（NaN），默认情况下该方法会将缺失值也纳入计算，并在结果中保留。但是，对于某些应用场景，我们可能需要在聚合操作之前将含有缺失值的数据丢弃。这时可以使用dropna参数来控制是否在聚合操作之前删除缺失值。

需要注意的是，pandas的resample方法的dropna参数默认为False，表示不删除缺失值。如果要删除缺失值，需要将该参数设置为True。

下面是使用pandas的resample方法进行重新采样和聚合操作，并且删除缺失值的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame示例
data = {'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
        'value': [1.0, None, 3.0]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将date列设置为索引，并转换为Datetime类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)

# 使用resample方法对数据进行重新采样和聚合操作，同时删除缺失值
df_resampled = df.resample('D').sum(dropna=True)

print(df_resampled)

在上述示例中，我们首先创建了一个包含缺失值的DataFrame，并将date列设置为索引。然后，使用resample方法对数据进行每日重新采样和求和操作，并通过设置dropna参数为True来删除缺失值。最后，打印出重新采样和聚合后的结果。

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