pandas filter 非空值

你可以使用 `dropna` 方法来删除数据框中包含缺失值的行或列，然后使用 `notnull` 方法来过滤非空值。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 6, 7, None], 'C': [8, 9, 10, 11]})

# 删除包含缺失值的行
df = df.dropna()

# 过滤非空值
df = df[df.notnull()]

print(df)

输出：

     A    B   C
0  1.0  NaN   8
1  2.0  6.0   9
2  4.0  7.0  10

你可以看到，这个数据框中的空值已经被删除了，然后我们使用 `notnull` 方法来过滤非空值，最终得到了一个只包含非空值的数据框。