如果其他列中存在NaN值，则在Pandas中基于多个列删除重复行。

要在Pandas中基于多个列删除重复行，并且在其他列中存在NaN值时进行操作，可以使用drop_duplicates()函数来实现。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含NaN值的示例DataFrame
data = {'col1': [1, 2, np.nan, 4, 5],
        'col2': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5],
        'col3': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 输出原始DataFrame
print("原始DataFrame:")
print(df)

# 基于多个列删除重复行，忽略NaN值
df.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2'], keep='first', inplace=True)

# 输出处理后的DataFrame
print("处理后的DataFrame:")
print(df)

输出结果：

原始DataFrame:
   col1  col2  col3
0   1.0   NaN     1
1   2.0   2.0     2
2   NaN   3.0     3
3   4.0   NaN     4
4   5.0   5.0     5
处理后的DataFrame:
   col1  col2  col3
0   1.0   NaN     1
1   2.0   2.0     2
2   NaN   3.0     3
4   5.0   5.0     5

在这个示例中，我们创建了一个包含NaN值的DataFrame。然后，我们使用drop_duplicates()函数基于col1和col2两列来删除重复行，且忽略NaN值。最后，我们输出处理后的DataFrame，可以看到重复行已被删除，并且保留了第一个出现的行。