pandas 删除有值列的行

你可以使用 `dropna()` 函数来删除 DataFrame 中任何包含 NaN 或缺失值的行。如果你要删除任何包含实际值的行，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None, 4],
    'B': [5, None, 7, 8],
    'C': [None, 10, 11, 12]
})

# 删除任何包含实际值的行
df.dropna(inplace=True, subset=df.columns[df.notna().any()])

在这个示例中，我们使用了 `notna()` 函数来查找 DataFrame 中有值的列，然后使用 `dropna()` 函数来删除具有任何实际值的行。 `inplace=True` 参数表示在原始 DataFrame 上修改，而不是返回一个新的 DataFrame。

注意，这个方法只会检查你 DataFrame 中的单个值，如果你想删除具有缺失值的行，请使用 `dropna()` 函数的默认行为，即将所有包含 NaN 或缺失值的行删除。