我有一个如下所示的df：
Day ID1 ID2 Pt1 C0 DE Pt1 C0 DS Pt1 C1 DE Pt1 C1 DS ID
7 34 Pre-1 16 NaN NaN NaN NaN Pre-1 16
78 34 Pre-1 16 0 6 0 2 Pre-1 16
8 17 Pre-1 88 NaN NaN NaN NaN Pre-1 88
78 17 Pre-1 88 0 8 0 0 Pre-1 88
8 21 Pre-1 6 NaN NaN NaN NaN Pre-1 6
88 21 Pre-1 6 2 1 5 4 Pre-1 6
以前，对于具有更高NaN值的行，ID2列为Day。我使用groupby和bfill的组合来填充这些内容。但是，我不知道如何删除主要包含NaN值的行。
我想要一个像这样的df：
Day ID1 ID2 Pt1 C0 DE Pt1 C0 DS Pt1 C1 DE Pt1 C1 DS ID
78 34 Pre-1 16 0 6 0 2 Pre-1 16
78 17 Pre-1 88 0 8 0 0 Pre-1 88
88 21 Pre-1 6 2 1 5 4 Pre-1 6
我发现的大多数类似drop_duplicates的函数似乎都不起作用，因为即使我填写了所有值，由于{{1 }}值。