熊貓根據列名和內容刪除列

Question

我有一個這樣的數據框：

df = pd.DataFrame([[1,2,np.nan,np.nan,5],[3,4,np.nan,np.nan,6]],columns=['a','b','c','Unnamed: 4','Unnamed: 5'])

df
Out[16]: 
   a  b   c  Unnamed: 4  Unnamed: 5
0  1  2 NaN         NaN           5
1  3  4 NaN         NaN           6

我想刪除全部都是nan並且名稱中帶有“ Unnamed：”的列（從文件中導入數據框時，標題中沒有名稱的列經常會發生這種情況）。 所需的輸出：

   a  b   c  Unnamed: 5
0  1  2 NaN           5
1  3  4 NaN           6

我可以：

df[[col for col in df.columns if 'Unnamed: ' not in col]]
Out[18]: 
   a  b   c
0  1  2 NaN
1  3  4 NaN

要么：

df.dropna(how='all',axis=1)

Out[19]: 
   a  b  Unnamed: 5
0  1  2           5
1  3  4           6

是否有一種pythonic的方式同時完成這兩項操作（通過AND而不是OR連接）？

Answer 1

filter + isnull + drop

首先過濾數據框以獲取列標簽，然后計算均為空：

nulls = df.filter(like='Unnamed').isnull().all()

df = df.drop(nulls[nulls].index, axis='columns')

print(df)

   a  b   c  Unnamed: 5
0  1  2 NaN           5
1  3  4 NaN           6