如何使用Pandas在Python中将不同的列合并到一个表中

我已经为Cloud（csv文件）收集了一些传感器值，并注意到了一个问题，我认为可以通过将不同的列组合到一个表中来解决这个问题。我有下表：

Sensor1x, Sensor1y, Sensor1z, Sensor2x, Sensor2y, Sensor2z

12.1,       0.1,       0.2,        2.2,       3.3,       2.2

NaN,       NaN,        NaN,        NaN,        NaN,      4.5,

etc.

当我尝试从Sensor1列中删除NaN值时，由于某种原因，Sensor 2列中的所有值都设置为0，而所有NaN值都从Sensor1列中删除了（因此至少NaN部分适用于特定列）。另一个奇怪的事情是，我仅选择从一个列（例如，Sensor1x）中删除NaN值，但是在所有x，y和z列中都将其删除。

因此，由于这导致前3列被填充，而后3列为空，因此我认为可以将删除的Nan列保存在1个变量中，并对Sensor2列进行相同操作，这将提供以下两个变量：

第一个变量：

Sensor1x, Sensor1y, Sensor1z, Sensor2x, Sensor2y, Sensor2z

12.1,       0.1,       0.2,        0,       0,       0,

etc.

第二个变量：

Sensor1x, Sensor1y, Sensor1z, Sensor2x, Sensor2y, Sensor2z

0,          0,         0,          2.2,       3.3,       2.2,

etc.

我将如何结合这两个变量，以获得完整的表格？

我目前在Jupyter Notebook中使用的简单代码：

SDO = pd.read_csv('SensorOutputData202021.csv')
SDO = SDO[SDO['Ax'].notna()]
SDO

我用来打印数据框并删除na值的三行简单代码。以及出于某些原因使我其余三列中的值无效的代码行。

我当前的传感器表的图像：

当我在Ax上使用notna函数时，会发生以下情况：