python的pandas如何判断某一列是否全为nan

可以使用pandas库中的isna()和all()函数结合来判断某一列是否全为nan。具体操作是先使用isna()函数判断出该列中所有的缺失值，然后使用all()函数判断这些缺失值是否全部为True，如果是则该列全为nan，反之则不全为nan。代码示例如下：

import pandas as pd

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

# 判断列B是否全为nan
if df['B'].isna().all():
    print('列B全为nan')
else:
    print('列B不全为nan')

输出结果为：列B全为nan。

相关问题

用python删除数据全为NAN

可以使用pandas库中的dropna()函数来删除数据全为NaN的行或列。假设数据存储在DataFrame对象中，以下是删除所有行全为NaN的示例代码：

import pandas as pd

# 假设data是一个DataFrame对象
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, None, None]})

# 删除所有行全为NaN的数据
data.dropna(how='all', inplace=True)

以上代码中，参数how='all'表示只删除全为NaN的行，参数inplace=True表示直接修改原始数据。如果想删除全为NaN的列，可以将参数how设置为'columns'。

df concat后全为NAN

回答: 当使用pd.concat函数合并多个DataFrame时，如果某些列在合并过程中没有匹配到对应的值，那么这些列的值就会被填充为NaN。在你提供的代码中，使用了pd.concat函数将dfs\[0\]、dfs\[1\]以及一个包含NaN值的DataFrame进行了纵向合并。由于这个包含NaN值的DataFrame的列名与dfs\[0\]和dfs\[1\]的列名不匹配，所以在合并后的结果中，所有的列都被填充为NaN。\[1\]

如果你想要合并的DataFrame中存在相同的字段，可以使用join='inner'参数来合并相同的字段。例如，使用pd.concat(\[df1, df2\], axis=0, join='inner')可以将df1和df2按照纵向"内"合并，只保留相同的字段。\[2\]

另外，如果你想要将多个DataFrame按照纵向合并，并重置索引，可以使用df1.append(\[df2, df3\], ignore_index=True)。这样可以将df2和df3合并至df1的下面，并重置索引。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Dataframe插入空行(利用split和concat)](https://blog.csdn.net/m0_52432774/article/details/112391198)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【Python】pandas基础](https://blog.csdn.net/weixin_55270959/article/details/125582472)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]