Pandas是一种非常流行的Python数据处理库，其中的dropna()是一个常用的功能，它可以删除包含缺失数据的行或列。这个函数的详细作用和使用方法，可以通过以下攻略来了解。
当处理数据时，常常会遇到缺失值。这些缺失值如果不进行处理，会影响到我们的分析结果。使用dropna()可以方便地去除包含缺失值的行或列，帮助我们得到更准确的结果。
使用方法
Pandas的dropna()方法有几个参数可以配置，以下是完整的用法和说明：
pandas.DataFrame.dropna(self, axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
参数说明：
首先定义一个包含空值的DataFrame：
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12], 'D': [13, 14, np.nan, np.nan]})我们可以将空值所在的行全部删除：
df.dropna()
输出结果如下：
A B C D
0 1.0 5.0 9 13.0
2 NaN 7.0 11 NaN如上所述，how默认是'any'，axis默认是0，因此我们删除了所有包含空值的行。
接下来我们删除所有包含两个或以上缺失值的行：
df.dropna(thresh=2)
输出结果如下：
A B C D
0 1.0 5.0 9 13.0
1 2.0 NaN 10 14.0
2 NaN 7.0 11 NaN
3 4.0 8.0 12 NaN根据我们的设置，只有第三行包含一个缺失值，所以只删除了第二个和第四个行。
通过以上两个实例的介绍，我们可以发现，Pandas的dropna()方法可以帮助我们快速处理缺失值，只需要按照自己的需求去配置它的参数即可。当然，在实际应用中，我们还需要根据实际情况进一步优化数据处理的方法，以便得到更加精确的结果。
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