python - Pandas 选择所有没有 NaN 的列

Question

我有一个包含 200 列的 DF。他们中的大多数都与 NaN 相关。我想选择所有没有 NaN 或至少有最小 NaN 的列。我试图用阈值或 notnull() 删除所有但没有成功。任何想法。

df.dropna(thresh=2, inplace=True)
df_notnull = df[df.notnull()]

例如DF:

col1  col2 col3
23     45  NaN
54     39  NaN
NaN    45  76
87     32  NaN

输出应该是这样的:

 df.dropna(axis=1, thresh=2)

    col1  col2
    23     45  
    54     39  
    NaN    45  
    87     32  

Answer 1

您可以使用非 NaN 列创建

df = df[df.columns[~df.isnull().all()]]

或者

null_cols = df.columns[df.isnull().all()]
df.drop(null_cols, axis = 1, inplace = True)

如果您希望根据一定百分比的 NaN 删除列，则将数据超过 90% 的列设为 null

cols_to_delete = df.columns[df.isnull().sum()/len(df) > .90]
df.drop(cols_to_delete, axis = 1, inplace = True)