[Pandas技巧] 删除指定列值为空的行

在最近的开发需求中，涉及到删除指定列值为空的行，通过查阅资料，使用.dropna可实现上述需求，为此特意写下该篇文章用于日后的复盘和学习

缺失值删除 df.dropna()https://blog.csdn.net/Hudas/article/details/122924791数据准备

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([['liver',np.nan,89,21,24,64],
                   ['Arry','C',36,37,37,57],
                   [np.nan,np.nan,57,60,18,84],
                   ['Eorge','C',93,96,71,np.nan],
                   [None,None,65,49,61,86]
                  ], 
                   columns = ['name','team','Q1','Q2','Q3','Q4'])

df

从上述df数据表可以看出，总共有6处空值 

问题:删除name,team两列字段中数值为空的行

df = df.dropna(subset=['name','team'])

df(第一次处理) 

经过第一次处理后的df数据表，可以看到Eorge那一行记录中的Q4仍然为空(nan) ，如果想删除Q4为空的记录，可进行下述操作

df = df.dropna(subset=['name','team','Q4'])

df(第二次处理)

扩展补充资料

筛选和删除目标值所在的行https://blog.csdn.net/Hudas/article/details/125394010?spm=1001.2014.3001.5501

筛选DataFrame含有空值的数据行https://blog.csdn.net/Hudas/article/details/125351275?spm=1001.2014.3001.5501

来源：山茶花开时。