Pandasで指定した複数の列において、欠損していないデータを抽出する方法

Question

前提・実現したいこと

Pandasにおいて、指定した複数の列が欠損していないデータを抽出したいです。
csvファイルのデータを読み込み、指定した複数の列が欠損していないデータの抽出を試みたのですがうまくいきませんでした。
ソースコードにて表記しているcsvファイル内の列　'name'と'team'においてNaNとないっていないもの(この場合だと、idが１と３の)を取り出すにはどのようにしたらよいですか？
指定した一つの列が欠損していないデータの抽出は成功しました。

発生している問題・エラーメッセージ

line 4,in <module>
    data1 = data.loc[data['name','team'].notna()]
KeyError: ('name', 'team')

と出力されました。

該当のソースコード

import pandas as pd

data = pd.read_csv('./data/sample2.csv',encoding='shift-jis',header=0)
data1 = data.loc[data['name','team'].notna()]
# data2 = data.loc[data['name'].notna()] 
# 指定した一つの列が欠損していないデータの抽出は、上記のdata2を用いてprint(data2)で成功しました。
print(data1)

#sample2.csv
id,team,name,birth_year
1,A,sato,2000
2,B,,2001
3,C,tanaka,2002
4,,kimura,2003

#sample2.csvでは、「id = 2は'name'」「id = 4は'team'」の値が欠損しています。
#ですので、何も欠損していないid = 1,3のデータを抽出したいです。

試したこと

指定した一つの列が欠損していないデータの抽出にまねて、その要領で表示しました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

all() メソッドを使います(axis=1 を指定することで行単位に適用します)。

data1 = data[data[['name', 'team']].notna().all(axis=1)]
print(data1)

#
   id team    name  birth_year
0   1    A    sato        2000
2   3    C  tanaka        2002

Comments

[green2021]

ご返信ありがとうございます。
自分の例がいけなかったですね。
melianさんの回答は欠損しているデータを除外して表示されているかと思います。
しかし、以下のsample3.csvのように、Aの'birth_year'は欠損していますが、今回、注目しているのは「'name','team'」の欠損のみを考慮しています。
また、実際のプログラミングではもっと大量のデータを扱うので、上記の方法でご教授していただけると大変助かります。
せっかく返答を頂いたのに、追っての質問になり大変申し訳ございません

#sample3.csv
id,team,name,birth_year
1,A,sato,
2,B,,2001
3,C,tanaka,2002
4,,kimura,2003

[melian]

こちらこそ質問文を的確に読んでいませんでした。すみません。「'name','team'」の欠損のみを考慮する様に変更しました。

[green2021]

新たなサンプルコードまでいただきありがとうございます。
私の希望通りのものでした。
ぜひ参考にさせていただきます。