在Python中，dropna()函數用于刪除包含缺失值的行或列。它可以應用于Pandas的DataFrame和Series對象。
當應用于DataFrame時，dropna()函數將刪除包含任何缺失值的行或列，默認情況下，它將刪除包含任何NaN值的行。但是，您可以通過指定參數來自定義刪除缺失值的方式。
當應用于Series時，dropna()函數將刪除包含缺失值的元素。
下面是dropna()函數的常用參數：
下面是dropna()函數的幾個示例：
import pandas as pd
# 創建一個包含缺失值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, 6], 'C': [np.nan, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 刪除包含缺失值的行
df.dropna()
# 刪除包含缺失值的列
df.dropna(axis=1)
# 只刪除全部為缺失值的行
df.dropna(how='all')
# 只刪除指定列中包含缺失值的行
df.dropna(subset=['A', 'B'])
# 在原始數據上進行操作，而不返回新的對象
df.dropna(inplace=True)
