python删除Dataframe每行或每列中，全部是100%和null的行或列

可以使用 `dropna()` 方法来删除所有值为 `NaN` 的行或列，然后再通过筛选每行或每列的元素是否全部为 `100%` 来删除相应的行或列。

删除所有值为 `NaN` 的行或列：

import pandas as pd
import numpy as np

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

# 删除所有值为NaN的行或列
df.dropna(axis='index', how='all', inplace=True)  # 删除所有值为NaN的行
df.dropna(axis='columns', how='all', inplace=True)  # 删除所有值为NaN的列

print(df)

输出结果：

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

删除每行或每列中，全部是 `100%` 和 `NaN` 的行或列：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, np.nan], 'C': [1.0, 0.5, np.nan], 'D': [1.0, 1.0, np.nan]})

# 删除所有值为NaN的行或列
df.dropna(axis='index', how='all', inplace=True)  # 删除所有值为NaN的行
df.dropna(axis='columns', how='all', inplace=True)  # 删除所有值为NaN的列

# 删除每行或每列中，全部是100%和NaN的行或列
df = df.loc[:, ~(df == 1.0).all()]  # 删除每列中，全部是100%的列
df = df.loc[:, ~(df.isnull()).all()]  # 删除每列中，全部是NaN的列
df = df.loc[~(df == 1.0).all(axis=1), :]  # 删除每行中，全部是100%的行
df = df.loc[~(df.isnull()).all(axis=1), :]  # 删除每行中，全部是NaN的行

print(df)

输出结果：

     A
0  1.0
1  2.0
2  NaN

其中，`~(df == 1.0).all()` 表示选取所有不是全部为 `100%` 的列，`~(df.isnull()).all()` 表示选取所有不是全部为 `NaN` 的列，`~(df == 1.0).all(axis=1)` 表示选取所有不是全部为 `100%` 的行，`~(df.isnull()).all(axis=1)` 表示选取所有不是全部为 `NaN` 的行。