pandas实现指定列包含缺失值的数据行筛选
当我们需要对一份数据进行分析时，往往需要对数据进行清洗。而数据清洗的一个重要环节是删除或填补缺失值。在pandas中，我们可以使用dropna()方法来删除含有缺失值的数据行，也可以使用fillna()方法来填补缺失值。但是，在某些情况下，我们需要找到指定数据列中包含缺失值的所有行，本文将介绍如何使用pandas实现这个需求。
首先，我们创建一个包含缺失值的DataFrame：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, np