如何使用pandas删除dataframe中指定列值为null的整行数据

你遇到的NameError直接原因是循环变量定义为row，但代码中访问行时误用了未声明的变量i，把所有i替换为row即可解决这个报错。
但即使修复该报错，现有代码仍存在两个逻辑问题：

• inplace=False参数不会修改原dataframe，drop操作的结果没有被保存
• 遍历索引的同时删除行，会导致索引错位，出现漏删、逻辑异常的问题
  不推荐使用for循环实现该需求。

pandas内置了向量化操作方法，性能远高于自定义for循环，代码更简洁易读：

• 方法1：使用dropna方法（最推荐）
  直接通过subset参数指定检查空值的列，自动删除对应列值为空的行：

# 要修改原有df可以加inplace=True，或者将结果赋值给新变量
dataframe = dataframe.dropna(subset=['Column'])

• 方法2：使用布尔索引筛选
  手动筛选出指定列非空的行，覆盖原有df即可：

dataframe = dataframe[dataframe['Column'].notna()]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wow