我有一个包含许多 NoneType 值的数据框,我想删除所有行值和标题为 None 的所有列。我正在努力寻找一种方法来做到这一点。在 MWE 下面我设法要么删除所有行都为 None 的所有列,要么删除标题为 None 的所有列。
from __future__ import annotations
import pandas as pd
d = [[1, 2, None, None, None], [4, 5, None, None, 7]]
cols = ['a', 'b', 'c', None, None]
df = pd.DataFrame(data=d, columns=cols)
print("Original: \n", df)
#Original:
# a b c NaN NaN
#0 1 2 None None NaN
#1 4 5 None None 7.0
print("\nDropped how = all: \n", df.dropna(axis=1, how="all")) # Drops column 'c'
#Dropped how = all:
# a b NaN
#0 1 2 NaN
#1 4 5 7.0
print("\nDropped None columns: \n", df[df.columns.dropna()])
#Dropped None columns:
# a b c
#0 1 2 None
#1 4 5 None
我怎样才能只删除我想删除的列并得到这个?
#Wanted:
# a b c NaN
#0 1 2 None NaN
#1 4 5 None 7.0
最佳答案
您可以在 &
中使用 2 个条件并反转和使用 .loc[]
:
df.loc[:,~(df.columns.isna() & df.isna().all())]
a b c NaN
0 1 2 None NaN
1 4 5 None 7.0
关于python - 删除所有行和标题为 na 的数据框列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59720107/