根据其他列值删除包含NaN的行

Question

使用任何空值删除所有行没有问题，但我只希望某些行以空值删除并保留其他行

例如：

index  city      lo        hi
 0    Chicago    nan      75
 1    Boston     nan      nan
 2    New York   54       89
 3    Miami      nan      nan
 4    Seattle    49       nan

请注意，我的行数多于5行。因此，df.dropna(axis=0, how='any')只会留下2 New York 54 89

但是，如果我只想让芝加哥和迈阿密掉队呢？如何在列＆＃39; city＆＃39;？上设置该条件？所以我最终得到：

index   city     lo        hi
 1    Boston     nan      nan
 2    New York   54       89
 4    Seattle    49       nan

Answer 1

使用isin查找特定城市的所有行，然后沿第一个轴使用isnull，并删除原始数据框中这些行中包含空值的所有行。

cities = ['Miami', 'Boston']
idx = df[df.city.isin(['Boston', 'Miami'])].isnull().any(1).index    
df = df.loc[df.index.difference(idx)]

print(df)
   index      city    lo    hi
0      0   Chicago   NaN  75.0
2      2  New York  54.0  89.0
4      4   Seattle  49.0   NaN

index.difference将返回df.index中不在idx内的所有索引值。