DataFrame.dropna()：用法

`DataFrame.dropna()` 是 Pandas 中用于删除 DataFrame 中缺失值的方法。该方法的基本语法如下：

df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

其中，`df` 是要进行删除操作的 DataFrame 对象，`axis` 参数可以指定删除行或删除列，默认情况下删除行，即 `axis=0`；`how` 参数可以指定删除行或列的条件，有 `any` 和 `all` 两种取值，默认情况下为 `any`，即只要该行或列中有缺失值就删除；`thresh` 参数可以指定每行或每列至少需要有多少非缺失值才不会被删除；`subset` 参数可以指定只在某些列中查找缺失值，而不是整个 DataFrame。

例如，如果我们有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中有缺失值，我们可以使用以下指令删除缺失值：

df.dropna(inplace=True)

这样就会在原 DataFrame 上进行修改，删除所有包含缺失值的行。如果需要删除包含缺失值的列，可以指定 `axis=1`。如果要在某些列中查找缺失值，可以指定 `subset` 参数，例如 `subset=['col1', 'col2']`。如果要保留至少有两个非缺失值的行，可以指定 `thresh=2`。