删除所有列值都为NA的NA行
在处理数据分析和清洗的过程中，经常会遇到数据缺失的情况。而在某些情况下，我们需要删除那些在所有列中都是缺失值的行。本文将介绍出现这个问题的原因以及解决方法。
问题的出现是因为在数据中存在缺失值，而我们需要删除那些所有列都是缺失值的行。对于这种情况，我们可以使用pandas库中的df.dropna(axis=0, how='all')方法来解决。
具体来说，df.dropna(axis=0, how='all')方法可以接受两个参数，分别是axis和how。其中，axis=0表示按行操作，how='all'表示只删除那些所有列都是缺失值的行。
通过使用df.dropna(axis=0, how='all')方法，我们可以轻松地删除那些所有列都是缺失值的行。这样可以使得数据清洗更加准确，避免对缺失值的误处理。
更多关于df.dropna(axis=0, how='all')方法的详细信息可以在pandas官方文档中找到：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.dropna.html。
总之，通过使用df.dropna(axis=0, how='all')方法，我们可以方便地删除那些所有列都是缺失值的行，从而更好地进行数据分析和清洗。这样可以提高数据的准确性和可靠性。