DataFrame 删除所有缺失值的行

可以使用 pandas 的 dropna() 方法来删除 DataFrame 中所有包含缺失值的行。具体操作如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, None, 8]})

# 删除所有包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)

print(df)

输出结果为：

     A    B
0  1.0  5.0
3  4.0  8.0

其中，inplace=True 表示直接在原 DataFrame 上进行修改，不需要再进行赋值操作。如果想要保留原 DataFrame，可以将 inplace 参数设置为 False 或者省略该参数。