如何检测DataFrame中相邻列空值时C1/C2是否有值

首先用pandas构造你提供的示例DataFrame（空值用NaN表示）：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
    'ID': ['AA', 'BB', 'CC', 'DD'],
    'A1': [1, np.nan, np.nan, 2],
    'A2': [3, np.nan, np.nan, 5],
    'B1': [7, np.nan, np.nan, np.nan],
    'B2': [4, np.nan, np.nan, np.nan],
    'C1': [np.nan, np.nan, np.nan, 'A'],
    'C2': [np.nan, np.nan, np.nan, 1]
}
df = pd.DataFrame(data)

接下来按需求逐行判断，关键是给all()和any()加上axis=1参数，让它们按行计算：

1. 先判断每行的B1、B2是否全为空：

   b_cols_empty = df[['B1', 'B2']].isna().all(axis=1)
   

2. 再判断每行的C1、C2是否至少有一个非空：

   c_cols_has_value = df[['C1', 'C2']].notna().any(axis=1)
   

3. 两个条件取交集，筛选出符合要求的行：

   result = df[b_cols_empty & c_cols_has_value]
   

运行后result就会只保留DD行，和你预期的一致。

如果需要给原DataFrame标记符合条件的行，可以新增一列：

df['is_match'] = b_cols_empty & c_cols_has_value

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ApacheOne