df 删除净值日期为‘’ 其他都为NaN的行

在处理数据时，如果需要删除DataFrame中净值日期为空字符串且其他列都为NaN的行，可以使用以下方法：

1. 首先，确保你已经导入了pandas库。
2. 然后，使用`dropna()`函数来删除满足条件的行。

下面是一个具体的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    '净值日期': ['2023-01-01', '', '2023-01-03'],
    '其他列1': [np.nan, np.nan, 1],
    '其他列2': [np.nan, np.nan, np.nan]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 打印原始DataFrame
print("原始DataFrame:")
print(df)

# 删除净值日期为''且其他列都为NaN的行
df_cleaned = df.dropna(subset=['净值日期'], how='all').loc[~((df['净值日期'] == '') & (df.isna().all(axis=1)))]

# 打印清理后的DataFrame
print("
清理后的DataFrame:")
print(df_cleaned)

上述代码中，我们首先创建了一个包含示例数据的DataFrame。然后，通过两步操作来删除符合条件的行：

1. `dropna(subset=['净值日期'], how='all')`：删除所有列为NaN的行，但保留至少有一个非NaN值的行。
2. `loc[~((df['净值日期'] == '') & (df.isna().all(axis=1)))]`：进一步过滤掉净值日期为空字符串且其他列都为NaN的行。