如何在数据框中删除所需列中缺少数据的记录？

在数据框中删除所需列中缺少数据的记录，可以通过以下步骤来实现：

1. 首先，我们需要确定要删除记录的数据框和所需列。假设我们有一个名为df的数据框，其中包含多列数据。
2. 要删除缺少数据的记录，我们可以使用dropna()函数。该函数可以删除包含NaN值（缺失数据）的行。
3. 在dropna()函数中，我们需要指定要删除的列。通过传递参数subset，我们可以指定所需列的名称。例如，如果我们要删除缺少数据的记录，其中包括“列1”和“列2”，我们可以使用df.dropna(subset=['列1', '列2'])。
4. 最后，我们可以将删除缺少数据的记录后的数据框保存到一个新的变量中，或者直接覆盖原始数据框。

下面是一个完整的例子：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'列1': [1, 2, None, 4, 5],
        '列2': [None, 2, 3, 4, 5],
        '列3': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除缺少数据的记录
df_filtered = df.dropna(subset=['列1', '列2'])

# 打印结果
print(df_filtered)

这样，缺少数据的记录将被删除，打印出来的结果将只包含没有缺失数据的记录。

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