要删除 DataFrame 中包含缺失值的所有行，应该使用（ ）。A. df.dropna（）B. df.dropna(axis = 0)C. df.dropna(how='any')D. 以上所有

本题考查的是pandas库中DataFrame对象处理缺失值的方法dropna()的使用。解题思路是分别分析每个选项中dropna()方法的参数设置及其作用，判断是否能实现删除包含缺失值的所有行的功能。

选项A

df.dropna()是dropna()方法的默认调用形式。在dropna()方法中，默认的axis参数值为0，how参数值为'any'。axis = 0表示按行操作，how = 'any'表示只要行中存在任何一个缺失值，就将该行删除。所以df.dropna()可以实现删除包含缺失值的所有行。

选项B

df.dropna(axis = 0)明确指定了axis参数为0，这意味着操作是按行进行的。当axis = 0时，只要行中存在缺失值，就会将该行删除，因此该方法也能实现删除包含缺失值的所有行。

选项C

df.dropna(how='any')指定了how参数为'any'，其含义是只要行中存在任何一个缺失值，就将该行删除。虽然这里没有显式指定axis参数，但默认axis为0，即按行操作，所以该方法同样可以实现删除包含缺失值的所有行。

综上所述，选项A、B、C都能实现删除DataFrame中包含缺失值的所有行的功能。