在使用 Pandas 处理数据时，`dropna()` 是一个非常实用的函数，可以帮助我们轻松剔除缺失值（NaN）。但其中的 `thresh` 参数可能让不少初学者感到困惑。简单来说，`thresh` 参数用于设置删除行或列时需要满足的非空值数量条件。换句话说，它决定了保留哪些数据行或列。

例如，如果你有一份包含 5 列的数据表，设置 `thresh=3` 意味着只有当某一行中至少有 3 个非空值时，该行才会被保留。如果某行的非空值少于 3 个，则会被删除。这在清理稀疏数据时特别有用！💡

此外，`thresh` 参数可以灵活应用于不同场景。比如处理大规模数据集时，你可以通过调整它的值来平衡数据完整性和分析需求。需要注意的是，`thresh` 只能与 `axis=0`（按行操作）配合使用，否则会报错哦！⚠️

掌握这个参数后，你的数据分析效率将大幅提升！💪✨

Python Pandas 数据清洗