本文介绍了如何使用Pandas的dropna函数来删除DataFrame中包含缺失值的数据行。通过示例展示了如何设置axis、how和inplace参数，实现对数据的高效处理，提高数据清洗效率。
Pandas实战：使用dropna函数轻松删除DataFrame中所有含有缺失值的数据行
Pandas是Python中一个功能强大的数据处理库，它提供了数据结构和数据分析工具，使得数据的清洗和分析变得更有效率。在实际操作中，我们经常会遇到需要删除DataFrame中含有缺失值的数据行的情况，这时候可以使用Pandas中的dropna函数。
下面我们就来看一下如何使用dropna函数删除DataFrame中含有缺失值的数据行。
首先创建一个含有缺失值的DataFrame：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'A': [
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