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df에서 dd 인덱스 순서대로 NaN 제외한 열별로 value 개수 총합을 구하려고 하는데요

이전 df value값이 NaN이면 그 행은 제외하고 카운팅 되면 좋겠어요. 하드코딩한건 아래와 같습니다.
예시에선 4개 열뿐이지만 더 개수가 많아질 경우를 대비해서 lambda apply 써서 간단하게 하고 싶은데 어렵네요. 안된다면 for 문이라도요.

02 -> 5개(foo, fid, bar, cute, you)  
06 -> 4개(q, d, e, vd)  
07 -> 2개(g, z)  
08 -> 1개(a)  

[5, 4, 2, 1] 로 결과값이 나오면 좋겠는데 어떻게 해야하는지 모르겠네요 ..

import pandas as pd
import numpy as np

dd = {'02':1,'06':2,'07':3,'08':4}
dd = pd.DataFrame.from_dict(dd, orient = 'index', columns = ['step'])
print(dd)

left = pd.DataFrame({'02':['foo','fid','bar','cute'], '06':['q','d','e','vd']})
right = pd.DataFrame({'02':['foo','you','bar'],'07':['g','v','z'], '08':['a','b','c']})
df = pd.merge(left,right, on=['02'], how='outer')
df.iloc[2,3] = np.nan
print()
print(df)

df2 = df.loc[df['06'].notnull()]
df3 = df2.loc[df2['07'].notnull()]
df4 = df3.loc[df3['08'].notnull()]

a = df['02'].notnull().sum()
b = df2['06'].notnull().sum()
c = df3['07'].notnull().sum()
d = df4['08'].notnull().sum()

print()
print([a,b,c,d])

df에서 dd 인덱스 순서대로 NaN 제외한 열별로 value 개수 총합을 구하려고 하는데요

이전 df value값이 NaN이면 그 행은 제외하고 카운팅 되면 좋겠어요
하드코딩한건 아래와 같습니다.
예시에선 4개 열뿐이지만 더 개수가 많아질 경우를 대비해서 lambda apply 써서 간단하게 하고 싶은데 어렵네요..
안된다면 for 문이라도요...

02 -> 5개(foo, fid, bar, cute, you)
06 -> 4개(q, d, e, vd)
07 -> 2개(g, z)
08 -> 1개(a)

[5, 4, 2, 1] 로 결과값이 나오면 좋겠는데 어떻게 해야하는지 모르겠네요 ..

import pandas as pd
import numpy as np

dd = {'02':1,'06':2,'07':3,'08':4}
dd = pd.DataFrame.from_dict(dd, orient = 'index', columns = ['step'])
print(dd)

left = pd.DataFrame({'02':['foo','fid','bar','cute'], '06':['q','d','e','vd']})
right = pd.DataFrame({'02':['foo','you','bar'],'07':['g','v','z'], '08':['a','b','c']})
df = pd.merge(left,right, on=['02'], how='outer')
df.iloc[2,3] = np.nan
print()
print(df)

df2 = df.loc[df['06'].notnull()]
df3 = df2.loc[df2['07'].notnull()]
df4 = df3.loc[df3['08'].notnull()]

a = df['02'].notnull().sum()
b = df2['06'].notnull().sum()
c = df3['07'].notnull().sum()
d = df4['08'].notnull().sum()

print()
print([a,b,c,d])