Pandas dataframe按NaN数目删除列

在本文中，我们将讨论如何使用Pandas dataframe来按照每列的NaN数目删除列。

阅读更多：Pandas 教程

什么是Pandas dataframe？

Pandas是一种Python库，用于数据操作和分析。它提供了一种名为“dataframe”的数据结构，该结构类似于电子表格或数据库表。Pandas dataframe由行和列组成，每列可以有自己的数据类型。在数据分析中，Pandas dataframe是一种非常实用的工具，因为它可以让您轻松地操作和转换数据。

检查每列中缺失的值（NaN）

在使用Pandas dataframe删除包含NaN值的列之前，需要首先检查每列中缺失的值（NaN）。下面是一些示例代码，展示如何检查一个Pandas dataframe中每列的缺失值数量。

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN值的Pandas dataframe
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'], 
        'age': [25, 30, 35, 40, None], 
        'gender': [None, 'Male', 'Female', 'Male', 'Female'], 
        'income': [50000, 60000, None, 80000, 90000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 检查每列中缺失的值数量
print(df.isnull().sum())

上面的代码将生成以下输出：

name      0
age       1
gender    1
income    1
dtype: int64

在上面的输出中，我们可以看到，’age’、’gender’和’income’列都包含NaN值。接下来，我们将介绍如何按照每列的NaN数目删除列。

按照每列的NaN数目删除列

使用Pandas dataframe按照每列的NaN数目删除列非常简单。我们可以使用下面的代码来实现：

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN值的Pandas dataframe
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'], 
        'age': [25, 30, 35, 40, None], 
        'gender': [None, 'Male', 'Female', 'Male', 'Female'], 
        'income': [50000, 60000, None, 80000, 90000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照每列的NaN数目删除列
df = df.dropna(axis=1, thresh=len(df)-1)

# 输出删除后的dataframe
print(df)

在上面的代码中，我们使用了’dropna’方法。其中，’axis=1’表示删除列，’thresh=len(df)-1’表示只要该列中不是所有行都是NaN，就将其保留。具体来说，我们要删除的是包含2个或更多NaN值的列。

运行上面的代码后，我们可以看到输出如下：

    name
0  Alice
1    Bob
2    Charlie
3    David
4  Emily

输出中只包含名为’name’的列，因为这是唯一一个不包含2个或更多NaN值的列。

总结

在本文中，我们讨论了如何使用Pandas dataframe按照每列的NaN数目删除列。我们首先介绍了Pandas dataframe和如何检查每列中缺失的值（NaN）。然后，我们给出了实现按照每列的NaN数目删除列的代码示例。希望这篇文章对您有所帮助！