Python DataFrame：如何删除填充了多个列的行？

我有一个dataframe，其中的列应该是伪列（对于每行，只应填充一列）。但是，数据中有一些“噪音”：某些行填充了多个列。我想放下这些行

假设DataFrame如以下示例所示：

  a       b        c        d  
0 NaN     1        NaN      NaN
1 1       2        3        4  
2 1       1        NaN      NaN 
3 NaN     NaN      1        NaN
4 1       NaN      1        NaN

因此，我的预期结果是删除行[1,2,4]。您可能会说，我只接受NaN值的数量等于列的数量的行-1

熊猫有什么方法可以做到这一点吗？

使用：

df[(df.shape[1]-1)==(df.isna().sum(axis=1))]

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这个能让你到达那里。您只需计算一行中空值的数量，并基于此对帧进行切片

df[df.notna().sum(axis=1) <= 1]
    a    b    c   d
0 NaN  1.0  NaN NaN
3 NaN  NaN  1.0 NaN

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df[df.notna（）.sum（axis=1）感谢以上！假设我的数据有更多的列，并且我只想删除基于上述列子集的行，你会怎么做？@Maciej如果我理解，你可以创建一个副本，
m=df.loc[：，[interest_columns]].copy（）
然后将代码中的
df
替换为
m
。谢谢，这是一个完美的解决方案，它还允许您根据数据框中的列子集删除行！
df[df.notna().sum(axis=1) <= 1]
    a    b    c   d
0 NaN  1.0  NaN NaN
3 NaN  NaN  1.0 NaN