# dropna()

**dropna() মিসিং ভ্যালু গুলি অপসারণ করুন**

**ডেটা তৈরি করুন**

```python
import pandas as pd

# ডেটা তৈরি করুন
data = {
    'নাম': ['আহমেদ', 'ববিতা', 'তামিম', 'শামিম', 'নাদিম'],
    'বয়স': [30, None, 25, 27, None],
    'শিক্ষাগত_যোগ্যতা': [None, 'মাস্টার্স', 'স্নাতক', None, 'ডিপ্লোমা']
}

df = pd.DataFrame(data)
```

**ডেটাফ্রেম দেখতে নিচের মত**

<figure><img src="https://517141686-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FPsBp4dN4Xe8LcTjaW2On%2Fuploads%2F1VhUNxvc801nttbHVgQN%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=9d991e7f-e9de-44a0-9a51-8a88d3f12971" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

```python

# মিসিং ভ্যালু গুলি অপসারণ করুন (dropna ব্যবহার)
df_dropped = df.dropna()

# ফ্রেম প্রিন্ট করুন
print(df_dropped)
```

**আউটপুট**

<figure><img src="https://517141686-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FPsBp4dN4Xe8LcTjaW2On%2Fuploads%2FEcRm0m2RPD2Wr8yd6uTL%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=0dbeec16-bf57-48e9-bf10-60ed56ebb4f8" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

**সব ডাটা খালি হলে খালি  column অপসারণ করুন**

```
import pandas as pd
import numpy as np

# ডেটা তৈরি করুন
data = {
    'নাম': ['আহমেদ', 'ববিতা', 'শামিম', 'মিলন'],
    'বয়স': [30, 25, 27, 35],
    'জন্মতারিখ': [None, None, None, None],
    'ঠিকানা': ['', '', '', '']
}

df = pd.DataFrame(data)
```

**ডেটাফ্রেম দেখতে নিচের মত**

<figure><img src="https://517141686-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FPsBp4dN4Xe8LcTjaW2On%2Fuploads%2FhW3m830FQEEJLreQ3xTU%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=eba841e7-36c1-4b89-9fa0-c86b055a952a" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

**খালি কলামগুলি অপসারণ করুন**

```
# খালি কলামগুলি অপসারণ করুন
df_dropped_empty_column = df.dropna(axis=1, how='all')

# ফ্রেম প্রিন্ট করুন
df_dropped_empty_column
```

**আউটপুট**

<figure><img src="https://517141686-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FPsBp4dN4Xe8LcTjaW2On%2Fuploads%2FWw0sn4ezQs5ZmM4JPqVp%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=15d6736d-16d2-4d2b-bd19-84e1e94ca76c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
