熊猫DataFrame的多维布尔索引-删除NaN行和列

Question

我有一个Pandas DataFrame

df = pd.DataFrame([[1,-2,-3],[4,5,6],[1,3,4]])

看起来像

   0  1  2
0  1 -2 -3
1  4  5  6
2  1  3  4

我想获得此DataFrame的一个子集，仅带有负值

    1    2
0  -2   -3

我想尝试布尔索引（但我看不到如何使用二维布尔索引）

In [7]: df_flag = df < 0
In [8]: df_flag
Out[8]:
       0      1      2
0  False   True   True
1  False  False  False
2  False  False  False

所以我做了

In [15]: df[df_flag]
Out[15]:
    0   1   2
0 NaN  -2  -3
1 NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN

使用二维布尔索引时，没有办法（自动）删除充满NaN的列和行吗？

Answer 1

您可以对dropna进行2次调用， dropna接受thresh参数，如果存在n非Na值，则不会丢弃整个轴，因此以下代码将删除行，然后删除列：

In [283]:

df[df<0].dropna(axis=0, thresh=1).dropna(axis=1)
Out[283]:
   1  2
0 -2 -3

第一个dropna的结果：

In [284]:

df[df<0].dropna(axis=0, thresh=1)
Out[284]:
    0  1  2
0 NaN -2 -3

UPDATE

axis参数接受多个参数，因此实际上您可以一次调用，谢谢@scls：

In [285]:

df[df<0].dropna(axis=[0,1], thresh=1)
Out[285]:
   1  2
0 -2 -3