inplace

# Remove rows with missing target, separate target from predictors
X_full.dropna(axis=0, subset=['SalePrice'], inplace=True)

axis: 默认axis=0。0为按行删除,1为按列删除
how: 默认 ‘any’。 ‘any’指带缺失值的所有行/列;'all’指清除一整行/列都是缺失值的行/列
thresh: int,保留含有int个非nan值的行
subset: 删除特定列中包含缺失值的行或列
inplace: 默认False，即筛选后的数据存为副本,True表示直接在原数据上更改

• 修改一个对象时：
• inplace=True：不创建新的对象，直接对原始对象进行修改；
• inplace=False：对数据进行修改，创建并返回新的对象承载其修改结果
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  参考文献
  python dropna()用法