在pandas中，dropna函数分别存在于DataFrame、Series和Index中，下面我们以DataFrame.dropna函数为例进行介绍，Series和Index中的参数意义同DataFrame中大致相同。

pandas.DataFrame.dropna函数

函数参数

DataFrame.dropna(axis=0, how=‘any’, thresh=None, subset=None, inplace=False)

参数名称	参数取值	参数意义
axis	0 or ‘index’, 1 or ‘columns’ , default 0	确定是删除包含缺失值的行还是列
how	‘any’ or ‘all’, default ‘any’	表明是至少存在一个NAN值还是全为NAN值时执行删除操作
thresh	int, 可选	指定存在多少个NAN值才进行删除操作
subset	array, 可选	可选子集列表
inplace	bool, default False	如果为真，执行inplace操作，并返回None

定义一个DataFrame，具有三个属性，分别是name、address和born。

import pandas as pd
import numpy as np

# 定义一个DataFrame
df = pd.DataFrame({"name": ['张三', '李四', '王五'],
                   "address": [np.nan, 'Harbin', 'Changchun'],
                   "born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1998-04-25"),
                            pd.NaT]})
                            

运行结果如下：

1.使用默认参数进行操作

df.dropna()

运行结果如下：

由运行结果看出，该函数把所有含有NAN值的行都执行了删除操作。

2.修改axis参数

df.dropna(axis=1)              # 删除列
df.dropna(axis='columns')      # 删除列

运行结果如下：

由结果可以看出，通过改变axis参数，可以控制删除操作执行的维度，0代表删除行，1代表删除列。

3.修改how参数

df.dropna(how='all')

运行结果如下：

有运行结果可以看出，数据并没有发生变化，这是因为在该数据中，并没有存在整行全部为NAN值的情况，所以不会进行删除操作。

4.修改thresh参数

df.dropna(thresh=2)

运行结果如下：

通过运行结果可以看出，当thresh=2时，说明将所有NAN值个数大于等于2的行或者列进行删除操作。

5.修改subset参数

df.dropna(subset=['name', 'address'])

运行结果如下：

通过结果截图可以看出，通过subset参数，可以选定一个数据的子集，例如代码中的[‘name’, ‘address’]，在这个子集上进行删除操作，而不考虑born中的数据是否含有NAN值。

6.修改inplace参数

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'],
                   "toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip'],
                   "born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"),
                            pd.NaT]})

data = df.dropna(inplace=True)
print('----- the df is ------')
print(df)
print('----- the data is ------')
print(data)

运行结果如下：

由运行结果可以得出：
inplace=True，表示不创建新对象，直接在原始对象上进行修改，返回None；
inplace=False，表示创建新对象，返回创建对象的修改结果。

参考文献

DataFrame.dropna官方文档
Series.dropna官方文档
Index.dropna官方文档