Python – Pandas中删除所有空值列

在数据分析和处理过程中，经常需要去掉空值列。在Python的Pandas库中，可以使用dropna()方法来删除含有空值的行或列。本文将介绍如何使用Pandas库删除所有空值列。

首先，我们需要准备一些示例数据。以下代码创建一个数据框DataFrame，其中包含三列，其中一列（Col3）全部为NaN值。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'Col1': [1, 2, 3, np.nan, 5, 6, 7, 8],
        'Col2': [1, np.nan, 3, 4, 5, np.nan, 7, 8],
        'Col3': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果为：

   Col1  Col2  Col3
0   1.0   1.0   NaN
1   2.0   NaN   NaN
2   3.0   3.0   NaN
3   NaN   4.0   NaN
4   5.0   5.0   NaN
5   6.0   NaN   NaN
6   7.0   7.0   NaN
7   8.0   8.0   NaN

删除所有空值列

现在，我们可以使用dropna()方法删除所有空值列。

df.dropna(axis=1, how='all', inplace=True)
print(df)

输出结果为：

   Col1  Col2
0   1.0   1.0
1   2.0   NaN
2   3.0   3.0
3   NaN   4.0
4   5.0   5.0
5   6.0   NaN
6   7.0   7.0
7   8.0   8.0

在上面的代码中，我们通过调用dropna()方法，并设置axis参数为1，即按列操作。how参数设置为’all’，表示只删除全部为空值的列。inplace参数设置为True，表示直接将修改应用到原始数据框df中。

手动指定阈值删除空值列

有时候，我们需要手动指定阈值来删除空值列，这时我们需要使用thresh参数，该参数指定保留的非空值数量阈值。

以下代码删除至少有两个非空值的列：

df.dropna(axis=1, thresh=2, inplace=True)
print(df)

输出结果为：

   Col1  Col2
0   1.0   1.0
1   2.0   NaN
2   3.0   3.0
3   NaN   4.0
4   5.0   5.0
5   6.0   NaN
6   7.0   7.0
7   8.0   8.0

在上面的代码中，我们通过设置thresh参数为2，表示只保留至少有两个非空值的列。

结论

在Python的Pandas库中，可以使用dropna()方法来删除含有空值的行或列。在实践中，我们需要根据实际情况选择合适的参数设置来删除对应的空值行或空值列。