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Pandas:根据列中的空值拆分数据框

我有一个如下所示的数据框:

data = [['lynda', 10,'F',125,'5/21/2018'],['tom', np.nan,'M',135,'7/21/2018'], ['nick', 15,'F',99,'6/21/2018'], ['juli', 14,np.nan,120,'1/21/2018'],['juli', 19,np.nan,140,'10/21/2018'],['juli', 18,np.nan,170,'9/21/2018']]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age','Gender','Height','Date'])

df
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

快照

如何根据性别的 np.NaN 值转换数据框?

我希望将原始数据帧 df 拆分为 df1(Name,Age,Gender,Height,Date) ,其中包含性别值(df 的前 3 行)

AND 其中df2(Name,Age,Height,Date)不会有性别列(df 的最后 3 行)

python dataframe pandas

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