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在 Python 中，dropna() 函數(shù)用于刪除數(shù)據(jù)框或序列中包含缺失值（NaN）的行或列。下面是 dropna() 函數(shù)的一些常用參數(shù)和用法：

1. 刪除包含缺失值的行：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]})
df.dropna()

2. 刪除包含缺失值的列：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]})
df.dropna(axis=1)

3. 刪除所有值都是缺失值的行或列：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [None, None, None], 'B': [None, None, None]})
df.dropna(how='all')

4. 刪除指定列中包含缺失值的行：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]})
df.dropna(subset=['A'])

這是一些 dropna() 函數(shù)的常用用法，可以根據(jù)具體情況選擇合適的參數(shù)來刪除缺失值。

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