基于NaN条件筛选Pandas DataFrame行：生成df2与df3

输入DataFrame #

name    value1  value2  value3  value4  value5 value6   value7  value8  value9
0   58390   28.4    32.2    31.3    30.6    40.7    40.0    39.6    40.10   NaN
1   58395   31.4    32.8    31.5    31.9    NaN NaN NaN 38.60   NaN
2   67488   NaN NaN NaN 26.6    NaN NaN NaN 34.90   NaN
3   67490   NaN NaN NaN 29.9    NaN NaN NaN 39.65   NaN
4   67501   NaN NaN NaN 20.5    NaN NaN NaN 27.10   NaN

解决方案代码 #

import pandas as pd

# 生成df2：保留value1、value2、value3均为NaN的行
df2 = df[df[['value1', 'value2', 'value3']].isna().all(axis=1)]
df2 = df2.reset_index(drop=True)  # 重置索引匹配预期输出格式

# 生成df3：保留value5、value6、value7均为NaN的行
df3 = df[df[['value5', 'value6', 'value7']].isna().all(axis=1)]
df3 = df3.reset_index(drop=True)

代码逻辑说明 #

• df[列名列表].isna()：生成布尔DataFrame，标记对应位置是否为缺失值（NaN）
• .all(axis=1)：按行校验，仅当该行指定列全为True（即全是NaN）时返回True
• 用上述布尔Series筛选原DataFrame，即可得到符合条件的行
• reset_index(drop=True)：重置结果索引，让输出格式与预期一致（可选操作）

预期输出 #

df2

name    value1  value2  value3  value4  value5 value6   value7  value8  value9
0   67488   NaN NaN NaN 26.6    NaN NaN NaN 34.90   NaN
1   67490   NaN NaN NaN 29.9    NaN NaN NaN 39.65   NaN
2   67501   NaN NaN NaN 20.5    NaN NaN NaN 27.10   NaN

df3

name    value1  value2  value3  value4  value5 value6   value7  value8  value9
0   58395   31.4    32.8    31.5    31.9    NaN NaN NaN 38.60   NaN
1   67488   NaN NaN NaN 26.6    NaN NaN NaN 34.90   NaN
2   67490   NaN NaN NaN 29.9    NaN NaN NaN 39.65   NaN
3   67501   NaN NaN NaN 20.5    NaN NaN NaN 27.10   NaN

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user20777609