根据要求修改代码：删除缺失值较少的指定行¶df1[==df1.dropna(subset=[‘Embarked’])

您提到的是Python pandas库中操作数据框（DataFrame）的一个场景，这里似乎想要删除那些在'Embarked'列中没有缺失值的行。原始的表达式有些错误，我们先澄清一下：

`df1[df1['Embarked'] != df1.dropna(subset=['Embarked'])]`

这个代码的意思应该是找到`df1`中在'Embarked'列有缺失值的数据行。如果目的是删除缺失值少的特定行，可以首先计算每列的缺失值计数，然后选择缺失值最少的那一列进行筛选。这里是修正后的代码示例：

# 计算每列的缺失值计数
missing_counts = df1.isnull().sum()

# 找出缺失值最少的列名
min_missing_col = missing_counts.idxmin()

# 删除该列缺失值较多的行（假设50%以上为缺失）
df1 = df1[df1[min_missing_col].notna() | (df1[min_missing_col].isna() & (df1.shape[0] * 0.5 > df1[min_missing_col].isna().sum()))]

请注意，上述代码假定`min_missing_col`列的缺失值超过总行数的一半会被认为是“较少”的。若需要调整阈值，只需改变`df1.shape[0] * 0.5`即可。