如何筛选DataFrame中仅单一列非空的行？

不需要逐个列检查其余所有列，有更简洁的写法，核心思路是先筛选出每行仅含一个非空值的行，再按非空列拆分：

步骤1：筛选符合条件的行 #

先计算每行非空值的数量，筛选出数量等于1的行：

import pandas as pd
import numpy as np

# 示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, np.nan, np.nan, 4],
    'B': [np.nan, 2, np.nan, np.nan],
    'C': [np.nan, np.nan, 3, np.nan]
})

# 筛选每行仅一个非空值的行
single_non_null_subset = df[df.notna().sum(axis=1) == 1]

步骤2：按非空列拆分子DataFrame #

用字典推导快速生成每个列对应的子DataFrame（仅保留该列非空的行）：

# 生成各列对应的子DataFrame字典
sub_dfs = {
    col: single_non_null_subset[single_non_null_subset[col].notna()]
    for col in df.columns
}

验证结果 #

比如sub_dfs['A']会返回仅A列非空的行：

A   B   C
0  1.0 NaN NaN
3  4.0 NaN NaN

这种写法既简洁又高效，避免了手动为每个列编写“其余列全为空”的复杂条件，尤其适合列数较多的DataFrame。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ramy