假设要按“A”列和“B”列是否有值将记录拆分，可以使用如下代码：

import pandas as pd

创建示例数据

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, '', '', 5], 'B': ['', 2, 3, '', ''], 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

将空值替换为 None

df.fillna(value=None, inplace=True)

按 A 和 B 列是否有值拆分

not_null = ~df[['A', 'B']].isnull().all(axis=1) df_nn = df[not_null] # 非空记录 df_null = df[~not_null] # 空记录

print('非空记录：\n', df_nn) print('空记录：\n', df_null)

输出如下： 非空记录： A B C 0 1.0 a 1 2.0 2 b 2 c 3 c 4 5.0 e 空记录： A B C 3 d NaN d

其中，“~df[['A', 'B']].isnull().all(axis=1)”表示“不是所有的 A 和 B 列都是空值的记录”，即 A 和 B 列至少有一列是非空的记录。通过这个条件，我们可以将原始数据拆分为非空记录和空记录两部分。