Python 从多索引数据帧中删除具有所有NaN值的项

我在与看起来像这样的数据帧争论时遇到了一些问题：

                    value
year        name
2015        bob     10.0
            cat     NaN
2016        bob     NaN
            cat     NaN

我想删除那些相同

名称

的所有

值都是NaN的项目。在这种情况下，结果应为：

                    value
year        name
2015        bob     10.0
2016        bob     NaN

所有
cat
值均为NaN，因此
cat
已消失。因为
bob
有一个非NaN值，所以它会保持不变

请注意，输入中的
2016
值均为NaN，但输出中仍然存在
2016
——因为此规则仅适用于
name
列。理想情况下，我希望能够提供这适用于哪个列作为参数

这可能吗？我该怎么做？如果要完成工作，需要重新编制索引/进行转置/做任何事情，我都可以。
您可以使用
unstack
，
isnull
，
all
和
stack
：

df.unstack().loc[:,~df.unstack().isnull().all()].stack(-1, dropna=False)

或者使用
notnull
和
any
：

df.unstack().loc[:,df.unstack().notnull().any()].stack(-1, dropna=False)

输出：

              value
year name       
2015 bob    10.0
2016 bob     NaN

你可以用

删除重复项是否会产生意外影响？e、 g.如果两个
cat
s的值都是
100
而不是NaN，它仍然会被删除，对吗？我只希望NaN值受到影响。当我在实际数据帧上使用它时，我得到一个
{AttributeError}'DataFrame'对象没有属性'value'
。知道为什么吗？@spinningarrow值是列名。将其更改为您认为合适的列名。谢谢
              value
year name       
2015 bob    10.0
2016 bob     NaN

df.groupby(level='name').filter(lambda x: x.value.notnull().any())

           value
year name       
2015 bob    10.0
2016 bob     NaN