dataframe中，如何筛选出某列为空的行， 并形成新的dataframe

在Pandas DataFrame中，如果你想筛选出某列为空值（如NaN、None或空字符串）的所有行，并将其结果保存为一个新的DataFrame，你可以使用`dropna()`函数结合布尔索引来完成这个任务。这里是一个示例：

import pandas as pd

# 假设你有一个名为df的DataFrame，你想筛选'some_column'列为空的行
df = ... # 你的数据框

# 使用isnull()检查'some_column'列是否有缺失值
mask = df['some_column'].isnull()

# 创建一个新的DataFrame，只包含原始DataFrame中'some_column'为空的行
new_df = df[mask]

# 现在new_df就是原数据框中'some_column'为空的那一部分

如果你想要保留所有列，而不仅仅是'some_column'，那么只需在`dropna()`之前不对整个DataFrame应用条件，例如：

new_df = df[df['some_column'].isnull().any(axis=1)]

这将返回一个新的DataFrame，其中每一行至少有一个列的值为None。