Python 如何迭代DataFrame列并删除NaN值

我有一个数据帧示例：

d = {'col1': [1, 2, np.NaN], 'col2': [3, np.NaN, 4], 'col3': [np.NaN, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data=d)

并希望以这种方式删除NaN值以获得此形状的结果数据帧

我尝试迭代列，并在每列上使用dropna（）函数，但没有成功：

for i in columns:
    df3[i].dropna()

接下来当我尝试时：

df = df.dropna(subset=['col1', 'col2','col3'])

我以df结束，所有行都被删除：

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您不需要迭代。 您可以使用

dropna

命令：

df = df.dropna(subset=['col1', 'col2'])

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您不需要迭代。 您可以使用

dropna

命令：

df = df.dropna(subset=['col1', 'col2'])

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你可以用熊猫的“dropna”在一行中完成这项工作。不需要迭代。我在这里已经问过：

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你可以用熊猫的“dropna”在一行中完成这项工作。不需要迭代。我在这里已经问过：

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将此应用于他的示例并添加“col3”将删除所有行。是的，此解决方案在我添加“col3”时删除了所有行。将此应用于他的示例并添加“col3”将删除所有行。是的，此解决方案在我添加“col3”时删除了所有行。此解决方案有效。谢谢，这很有效。非常感谢。