dropna方法既可以删除观测记录，亦可以删除特征。A. 正确B. 错误

考查要点：本题主要考查对Pandas库中dropna方法功能的理解，特别是其在删除观测记录和特征时的适用性。

解题核心思路：
dropna方法默认删除包含缺失值的观测记录（行），但通过设置参数axis=1，可以改为删除包含缺失值的特征（列）。因此，题目中的描述是正确的。

关键点：

• axis参数的作用：axis=0（默认）作用于行，axis=1作用于列。
• 功能的双向性：根据参数设置，dropna既能处理观测记录，也能处理特征。

dropna方法的核心功能是删除数据中包含缺失值（NaN）的行或列，具体行为由axis参数决定：

1. 删除观测记录（行）：
   默认情况下，axis=0会检查每一行，若某行存在至少一个缺失值，则整行被删除。

   df.dropna()  # 等价于df.dropna(axis=0)

2. 删除特征（列）：
   当设置axis=1时，dropna会检查每一列，若某列存在至少一个缺失值，则整列被删除。

   df.dropna(axis=1)

结论：题目中“既可以删除观测记录，亦可以删除特征”的描述完全正确。