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'。

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import numpy as np

# 生成一个3行4列的元素全为nan的二维矩阵
nan_matrix = np.full((3, 4), np.nan)

print(nan_matrix)

输出结果：

[[nan nan nan nan]
 [nan nan nan nan]
 [nan nan nan nan]]

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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。