python删除dataframe只有空值的列

你可以使用 Pandas 提供的 `dropna()` 和 `all()` 方法来删除 DataFrame 只有空值的列。`dropna()` 方法可以删除包含空值的行或列，而 `all()` 方法可以判断每一列是否全部为 True（即全部为非空值）。结合起来，就可以删除 DataFrame 中只有空值的列了。例如，下面的代码可以删除 DataFrame `df` 中只有空值的列：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含空值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, np.nan], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除只有空值的列
df = df.dropna(axis=1, how='all')

print(df)

输出结果为：

     A    B  C
0  1.0  4.0  7
1  2.0  NaN  8
2  NaN  NaN  9

注意，这里删除了只有空值的第 2 列。如果你想要删除只有空值的行，可以将 `axis=1` 改为 `axis=0`。

相关问题

筛选dataframe的空值列

可以使用`isnull()`函数和`all()`函数进行空值列的筛选。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [None, None, None, None],
                   'C': [5, 6, 7, 8]})

# 筛选空值列
null_cols = df.columns[df.isnull().all()]

print(null_cols)

输出结果：

Index(['B'], dtype='object')

说明：上述代码中，`isnull()`函数用于判断DataFrame中的每个元素是否为空值（NaN或None），返回一个布尔型的DataFrame；`all()`函数用于判断每个列是否全为True，即该列是否全部为空值，返回一个布尔型的Series；`columns`属性用于获取DataFrame的列名，返回一个Index类型的对象。将返回的Series作为索引，即可获取所有全为空值的列名。

python dataframe判断空值

在Python中，可以使用pandas库中的DataFrame对象来判断空值。DataFrame对象中的isnull()方法可以返回一个布尔值的DataFrame对象，其中True表示该位置为空值，False表示该位置不为空值。例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]})

# 判断是否为空值
print(df.isnull())

输出结果为：

       A      B
  False  False
1  False   True
2   True  False

可以看到，第二行第二列和第三行第一列的位置为空值。