python中dropna函数的用法

`dropna()` 是 pandas 库中的一个函数，用于删除 DataFrame 或 Series 中的缺失值。

**语法：**

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

参数说明：

- `axis`：指定删除的行或列，0 表示删除行，1 表示删除列，默认为 0；
- `how`：指定删除的方式，'any' 表示只要有缺失值就删除，'all' 表示全部为缺失值才删除，默认为 'any'；
- `thresh`：指定保留的非缺失值数量，如果一行/列中非缺失值数量少于 thresh，则会被删除；
- `subset`：指定对哪些列进行缺失值删除；
- `inplace`：是否对原始 DataFrame 进行修改，默认为 False，即不修改原始 DataFrame。

**示例：**

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
                   'B': [5, np.nan, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, 12]})

# 删除包含缺失值的行
df.dropna()

# 删除包含缺失值的列
df.dropna(axis=1)

# 只删除全是缺失值的行
df.dropna(how='all')

# 只保留至少有 2 个非缺失值的行
df.dropna(thresh=2)

# 只对 A 列和 B 列进行缺失值删除
df.dropna(subset=['A', 'B'])