Разница между dropna() и drop() при обработке пропущенных значений в pandas заключается в их функциях и параметрах.

dropna() удаляет строки с пропущенными значениями, в частности со значениями NaN. 24 По умолчанию удаляются все строки, содержащие хотя бы одно значение NaN. 4 Однако с помощью параметра subset можно указать столбцы, которые следует проверять на наличие значений NaN. 4

drop() позволяет удалять не только строки, но и столбцы. 15 С помощью параметра columns можно указать название столбца, который нужно удалить. 5

Таким образом, dropna() фокусируется на удалении строк с пропущенными значениями, а drop() — на удалении как строк, так и столбцов.