擅长:python、mysql、java
<p>您可以使用<code>.loc</code>和<code>.notna()</code>:</p>
<pre><code>df.loc[df['birth_year'].notna()].reset_index(drop=True)
</code></pre>
<p>如果要按死亡年份删除行,请使用<code>.isna()</code>:</p>
<pre><code>df.loc[df['death_year'].isna()].reset_index(drop=True)
</code></pre>
<p>输出:</p>
<pre><code> nconst director_name birth_year death_year
0 nm0061671 Mary Ellen Bauder 1967.00 NaN
1 nm0062070 Bruce Baum 1981.00 NaN
2 nm0062798 Pete Baxter 1954.00 NaN
</code></pre>
<p>在这两种情况下,您粘贴的样本的输出相同。您可以为整个数据帧选择更好的方法</p>