dropna删除缺失值的列

dropna是用来删除含有缺失值的行或列的方法，通过指定axis参数可以控制是删除行还是删除列。

如果你想删除含有缺失值的列，可以使用`dropna`方法，并指定`axis=1`。例如：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, np.nan, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]})
print(df)

# 删除含有缺失值的列
df = df.dropna(axis=1)
print(df)

输出结果如下：

     A    B   C
0  1.0  5.0   9
1  2.0  NaN  10
2  NaN  NaN  11
3  4.0  8.0  12

     C
0    9
1   10
2   11
3   12

在这个例子中，我们创建了一个包含缺失值的DataFrame，然后使用`dropna`方法，删除了含有缺失值的列，最终得到了一个不含有缺失值的DataFrame。