Python 当且仅当特定列的值丢失时，如何删除行？

我需要通过删除特定的行或列来处理缺少的值。我知道如何删除缺少值的列或行，但我需要的是一点不同。当且仅当两个特定列缺少值时，我需要删除行

以下是我尝试过的示例：

# Basic libraries
import os
import pandas as pd
import numpy as np

data_dict = {'First':[100, 90, np.nan, np.nan], 
        'Second': [30, 45, 56, np.nan], 
        'Third':[np.nan, 40, 80, np.nan],
        'Forth': [30,40,50,np.nan]}

df1 = pd.DataFrame(data_dict)
df1.dropna(subset=['First','Second'],inplace=True)
df1

---

如图所示，我试图删除

First==Nan

和

Second==Nan

的行。换句话说，我需要两个条件都是正确的。因此，我只需要删除最后一行，其中两个值均为Nan。因此，第2行不会被删除，因为满足了其中一个条件。不幸的是，如果满足其中一个条件，我使用的命令会删除行。

在中使用

how='all'

参数，因为默认值是

how='any'

，因此您不能工作：

如何操作：{'any'，'all'}，默认为'any'
当我们至少有一个NA或所有NA时，确定是否从数据帧中删除行或列。
“any”：如果存在任何NA值，则删除该行或列。
'all'：如果所有值均为NA，则删除该行或列

编辑：对于pass变量列表，请使用：

list_columns = ['First','Second','Third','Forth']
df1.dropna(subset=list_columns,inplace=True, how='all')

---

将

how=“all”

传递到

dropna

函数。@Swier非常感谢您的帮助，谢谢：）非常感谢。它工作得很好，但是将

列列表

传递给子集怎么样？i、 e.

list\u columns=['First'，'Second'，'Third'，'Forth']df1.dropna（subset=[list\u columns]，inplace=True，how='all'）

@QaddomiObaid-从

[list\u columns]

中删除

[]

，并使用

df1.dropna（subset=list\u columns，inplace=True，how='all'）

list_columns = ['First','Second','Third','Forth']
df1.dropna(subset=list_columns,inplace=True, how='all')