Pandas 0.23+中删除空列

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas 0.23+的最新功能来删除数据框中的空列。

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什么是空列？

空列是指每个值都为空值（NaN）的列。在处理大量数据时，使用不必要的空列会增加数据集的处理时间和空间，因此清除不必要的空列是一个很好的习惯。

我们可以使用以下数据框作为示例进行演示：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
                   'B':[4,np.nan,np.nan],
                   'C':[np.nan,np.nan,np.nan],
                   'D':[5,6,7]})

上述代码将创建以下数据框：

   A    B   C  D
0  1  4.0 NaN  5
1  2  NaN NaN  6
2  3  NaN NaN  7

在该数据框中，列B和C都是空列。

Pandas 0.23+的解决方案

在Pandas 0.23+中，我们可以使用新的Pandas.DataFrame.drop函数来轻松删除空列。

使用以下语句来删除空列：

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

上述代码将使用df.dropna函数删除列中所有值都为空的列。

该函数具有以下参数：

• axis指定轴。对于数据框，我们可以使用axis=1来删除列，axis=0来删除行。
• how指定如何删除值为空的行。我们可以使用how='all'来删除所有值都为空的行（此处即空列）。
• inplace指定是否在原始数据框上进行删除。如果是，则inplace=True；否则为inplace=False（默认）。

上述代码的输出如下所示：

   A  D
0  1  5
1  2  6
2  3  7

现在，数据框中的空列已经被成功删除了。

总结

在Pandas 0.23+中，我们可以使用新的Pandas.DataFrame.drop函数来轻松删除空列，只需提供axis=1, how='all', inplace=True参数即可。这是一种清洁和高效的处理大量数据的方法。