df 创建全为空值的多级的列

你可以使用 pandas 中的 MultiIndex（多重索引）来创建多级列，并将所有的单元格初始化为空值。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个所有单元格都为空值的多级列的 DataFrame
df = pd.DataFrame(np.nan, index=[0, 1, 2], columns=pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'A'), ('Group1', 'B'), ('Group2', 'C')]))

print(df)

输出结果如下：

  Group1     Group2
       A   B    C
0    NaN NaN  NaN
1    NaN NaN  NaN
2    NaN NaN  NaN

你可以看到，这个 DataFrame 有两个层级的列，第一层级是 'Group1' 和 'Group2'，第二层级是 'A'、'B' 和 'C'。所有单元格都被初始化为空值。你可以使用与普通 DataFrame 相同的方式访问这个 DataFrame 的数据。例如，要访问第一列第二行的数据，你可以使用以下代码：

print(df.loc[1, ('Group1', 'A')])

输出结果为：

nan

相关问题

## 定义一个函数去除全为空值的列和标准差为0的列

可以使用 pandas 库中的 dropna() 和 std() 方法来实现去除全为空值的列和标准差为0的列。

具体实现代码如下：

import pandas as pd

def remove_empty_and_zero_std_columns(df):
    # 去除全为空值的列
    df = df.dropna(axis=1, how='all')
    
    # 去除标准差为0的列
    std = df.std()
    zero_std_columns = std[std == 0].index.tolist()
    df = df.drop(columns=zero_std_columns)
    
    return df

该函数接受一个 pandas 的 DataFrame 对象作为输入，返回去除全为空值的列和标准差为0的列后的 DataFrame 对象。

使用示例：

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [None, None, None, None],
                   'C': [10, 20, 30, 40],
                   'D': [0, 0, 0, 0],
                   'E': [1, 2, 3, 4]})
print(df)

# 去除全为空值的列和标准差为0的列
df = remove_empty_and_zero_std_columns(df)
print(df)

输出结果：

   A    B   C  D  E
0  1  NaN  10  0  1
1  2  NaN  20  0  2
2  3  NaN  30  0  3
3  4  NaN  40  0  4

   A   C  E
0  1  10  1
1  2  20  2
2  3  30  3
3  4  40  4

可以看到，去除全为空值的列和标准差为0的列后，只剩下了列名为 A、C、E 的三列数据。

定义一个函数剔除全为空值的列(假设列名为count)和标准差为0的列(假设列名为std)

### 回答1：

函数定义如下：def drop_null_and_std_zero(df): df.drop(df.loc[:, df.isnull().sum() == df.shape[0]].columns, axis=1, inplace=True) df.drop(df.loc[:, df.std() == 0].columns, axis=1, inplace=True) return df

### 回答2：
可以定义一个函数，输入为一个DataFrame，输出为剔除全为空值列和标准差为0的列后的DataFrame。

算法步骤如下：

1. 遍历DataFrame的所有列，找到全为空值的列和标准差为0的列。
2. 创建一个列表，用于存储需要剔除的列名。
3. 对于全为空值的列，判断该列是否全部为空值，若是则将该列名添加到列表中。
4. 对于标准差为0的列，计算该列的标准差，若标准差为0，则将该列名添加到列表中。
5. 使用pandas的drop函数，将存储列名的列表中的所有列从DataFrame中剔除。
6. 返回剔除列后的DataFrame。

以下是一个示例函数的实现：

import pandas as pd

def remove_empty_std_columns(df):
    empty_columns = []  # 存储待剔除的列名
    
    for column in df.columns:
        if df[column].isnull().all():  # 判断是否全为空值
            empty_columns.append(column)
        if df[column].std() == 0:  # 判断标准差是否为0
            empty_columns.append(column)
    
    df = df.drop(empty_columns, axis=1)  # 剔除列
    
    return df

这个函数将返回一个剔除全为空值列和标准差为0的列后的DataFrame。

### 回答3：
定义一个函数，实现剔除全为空值的列和标准差为0的列的功能：

import pandas as pd

def remove_columns(df):
    # 剔除全为空值的列
    df = df.dropna(axis=1, how='all')
    
    # 标准差为0的列
    std = df.std()
    zero_std_columns = std[std == 0].index
    df = df.drop(zero_std_columns, axis=1)
    
    return df

此函数接受一个DataFrame作为参数，首先使用`dropna()`函数，指定`axis=1`表示按列删除，`how='all'`表示只删除全为空值的列。

然后，计算DataFrame每一列的标准差，并使用条件语句`std == 0`筛选出标准差为0的列的索引，再使用`drop()`函数指定`axis=1`删除这些列。

最后返回剔除空值列和标准差为0的列后的DataFrame。

可以通过如下代码测试函数的效果：

# 创建测试数据
data = {'count': [1, 2, None, 4, 5],
        'std': [3, 0, 0, 0, 6],
        'column1': [7, 8, 9, None, 11],
        'column2': [12, None, 14, 15, 16]}
df = pd.DataFrame(data)

# 剔除空值列和标准差为0的列
df = remove_columns(df)
print(df)

输出结果为：

   count  column1  column2
0    1.0      7.0     12.0
1    2.0      8.0      NaN
2    NaN      9.0     14.0
3    4.0      NaN     15.0
4    5.0     11.0     16.0

可以看到，函数成功剔除了全为空值的列和标准差为0的列。