用dropna根据指定列删除整行

可以使用`dropna()`函数来删除包含缺失值的整行数据，可以使用`subset`参数指定需要删除的列。例如：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 
                   'age': [25, 30, None, 35], 
                   'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']})

# 删除age列中包含缺失值的整行数据
df.dropna(subset=['age'], inplace=True)

print(df)

输出结果为：

      name   age gender
0    Alice  25.0      F
1      Bob  30.0      M
3    David  35.0      M

在上面的代码中，使用了`dropna()`函数删除了`age`列中包含缺失值的整行数据。 `subset`参数指定了需要删除的列，`inplace=True`表示直接在原DataFrame上进行修改。