Python Pandas Dataframe，删除任何列中值为“None”的所有行

我有一个大数据框。创建时，“None”用作无法计算数字的值（而不是“nan”）

如何删除任何列中包含“无”的所有行？我虽然我可以使用df.dropna并设置值na，但我似乎做不到。

Thanks

我认为这是数据框的一个很好的表示：

temp = pd.DataFrame(data=[['str1','str2',2,3,5,6,76,8],['str3','str4',2,3,'None',6,76,8]])

Setup
借用@MaxU的df

df = pd.DataFrame([
    [1, 2, 3],
    [4, None, 6],
    [None, 7, 8],
    [9, 10, 11]
], dtype=object)

Solution
你可以只使用pd.DataFrame.dropna https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.dropna.html as is

df.dropna()

   0   1   2
0  1   2   3
3  9  10  11

假设你有None像这样的字符串df

df = pd.DataFrame([
    [1, 2, 3],
    [4, 'None', 6],
    ['None', 7, 8],
    [9, 10, 11]
], dtype=object)

然后结合dropna with mask

df.mask(df.eq('None')).dropna()

   0   1   2
0  1   2   3
3  9  10  11

您可以确保整个数据框是object当你与.

df.mask(df.astype(object).eq('None')).dropna()

   0   1   2
0  1   2   3
3  9  10  11