删除在熊猫中包含所有Nan的列

Question

 x = pd.DataFrame({'x':[np.nan, 22, 11, np.nan, np.nan],
                   'letters':['a', 'a', 'b', 'b', 'b'],
                   'Nan1': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan],
                   'bools': [True, True, False, True, False],
                   'Nan2': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan],
                   'y': [100,200,11,333, 70]})

我想学习从此DataFrame中删除所有具有NaN的所有列的最佳方法。 在这种情况下，它将删除列Nan1和Nan2。

我觉得有一个很好的方法可以做到这一点！

Answer 1

AFAIK DataFrame.dropna（）是最惯用的方法：

In [17]: x = x.dropna(how='all', axis=1)

In [18]: x
Out[18]:
   bools letters     x    y
0   True       a   NaN  100
1   True       a  22.0  200
2  False       b  11.0   11
3   True       b   NaN  333
4  False       b   NaN   70

Answer 2

将dropna与thresh dropna使用（thresh：int，默认值为int int值：需要多个非NA值）

x.dropna(1,thresh=1)
Out[721]: 
   bools letters     x    y
0   True       a   NaN  100
1   True       a  22.0  200
2  False       b  11.0   11
3   True       b   NaN  333
4  False       b   NaN   70

Answer 3

您可以使用loc ：

x.loc[:, ~x.isnull().all()]

Answer 4

这对我有用

x.dropna(axis=1, how='all', inplace=True)