В чем разница между dropna и drop() при обработке пропущенных значений в pandas?

Разница между dropna() и drop() при обработке пропущенных значений в pandas заключается в их функциях и параметрах.

dropna() удаляет строки с пропущенными значениями, в частности со значениями NaN. www.golinuxcloud.com www.geeksforgeeks.org По умолчанию удаляются все строки, содержащие хотя бы одно значение NaN. www.geeksforgeeks.org Однако с помощью параметра subset можно указать столбцы, которые следует проверять на наличие значений NaN. www.geeksforgeeks.org

drop() позволяет удалять не только строки, но и столбцы. yourtodo.life datagy.io С помощью параметра columns можно указать название столбца, который нужно удалить. datagy.io

Таким образом, dropna() фокусируется на удалении строк с пропущенными значениями, а drop() — на удалении как строк, так и столбцов.