Python 堆叠/取消堆叠时，如何避免与NaN一起松开行？

我有一组从1945年到2020年的数据，是关于两国生产的一系列材料的。要创建数据帧，我需要使用不同的df

df = pd.concat([ProdCountry1['Producta'], [ProdCountry2['Producta'], [ProdCountry1['Productb'],  [ProdCountry2['Productb'], ...] ...)

轴=1时，键和名称等

我有这样的桌子：

然后我堆叠这个数据框以获得行中的NAN索引（年份），但随后我失去了1946/1948/1949年，这些年份只包含NAN

df = df.stack()

以下是我在取消堆叠时得到的df类型：

所以，我的问题是：我如何避免在我的df中失去NaN行的年份？我需要它们插入并在我的笔记本中稍后工作

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提前感谢您的帮助。

让我们试试dropna

df = df.dropna(how='all')

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堆栈方法有一个

dropna

参数，将其作为

false

 DataFrame.stack(level=- 1, dropna=True)

Cf文档