我有一个400行25列的数据框。我需要从数据集中删除所有NaN值，然后从25列中选择3列进行处理。我使用以下代码完成了这个操作：

df1.dropna(axis=0)df2=df1.loc[:,['bgr','wc','rc']]df2['rc']=pd.to_numeric(df['rc'],errors='coerce')df2['wc']=pd.to_numeric(df['wc'],errors='coerce')

当我检查数据类型时，’rc’和’wc’显示为对象类型，所以我将它们转换为浮点数。

现在，在我删除NaN值后，只剩下252行。因此，我认为所有的NaN值都已被删除。

但是，当我执行df2.describe()时，’rc’的计数显示为251，而’bgr’和’wc’的计数为252。这很奇怪，所以当我执行df2.rc.unique()时，竟然显示了一个NaN值！！！

我的问题是：如何删除这个NaN值？

回答：

重新赋值：

df = df.dropna(axis=0)

默认情况下，除非你指定，否则不会就地修改：

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

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