如何从整个DataFrame中删除或删除第一次出现`NaN`后的所有行

要从整个DataFrame中删除或删除第一次出现NaN后的所有行，可以使用以下方法：

1. 使用dropna()函数删除所有包含NaN值的行：

df.dropna(inplace=True)

这将删除DataFrame中所有包含NaN值的行。

1. 使用dropna()函数删除第一次出现NaN后的所有行：

index = df.index[df.isnull().any(axis=1)][0]
df = df.iloc[:index]

这将找到第一次出现NaN值的行的索引，并将DataFrame切片为该索引之前的所有行。

1. 使用fillna()函数将NaN值替换为特定的值，然后使用dropna()函数删除所有包含该特定值的行：

df.fillna('placeholder', inplace=True)
df = df[df != 'placeholder'].dropna()

这将先将NaN值替换为特定的占位符值（例如'placeholder'），然后删除包含该占位符值的所有行。

1. 使用notna()函数创建一个布尔掩码，然后使用cumsum()函数找到第一次出现NaN值的行，并使用掩码删除该行及其之后的所有行：

mask = df.notna().cumsum()
df = df[mask == mask.max()]

这将创建一个布尔掩码，其中NaN值对应False，非NaN值对应True。然后使用cumsum()函数计算累积和，找到第一次出现NaN值的行。最后，使用掩码删除该行及其之后的所有行。

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