Question

假设我有一个如下数据框，

import pandas as pd

columns=['A','B','C','D', 'E', 'F']
index=['1','2','3','4','5','6']
df = pd.DataFrame(columns=columns,index=index)
df['D']['1'] = 1
df['E'] = 1
df['F']['1'] = 1
df['A']['2'] = 1
df['B']['3'] = 1
df['C']['4'] = 1
df['A']['5'] = 1
df['B']['5'] = 1
df['C']['5'] = 1
df['D']['6'] = 1
df['F']['6'] = 1
df

    A   B   C   D   E   F
1   NaN NaN NaN 1   1   1
2   1   NaN NaN NaN 1   NaN
3   NaN 1   NaN NaN 1   NaN
4   NaN NaN 1   NaN 1   NaN
5   1   1   1   NaN 1   NaN
6   NaN NaN NaN 1   1   1

我的条件是，我想删除仅在A，B，C（一起）没有值时才有值的列。我想找到哪一列与A，B，C列互斥。我有兴趣只在A或B或C有值时找到具有值的列。这里的输出是删除D，F列。但我的数据框有400列，我想要一种方法来检查A，B，C与其余列的比较。

我能想到的一种方式是，

从A，B，C中删除NA行

df = df[np.isfinite(df['A'])]
df = df[np.isfinite(df['B'])]
df = df[np.isfinite(df['C'])]

并获取所有列的NA计数并检查总行数

df.isnull().sum()

并删除匹配的计数。

有更好更有效的方法吗？

由于

Answer 1

不要删除行，只需选择其他没有A，B，C同时等于NaN的行。

mask = df[["A", "B", "C"]].isnull().all(axis=1)
df = df[~mask]

删除具有行的NA值的列 - Python

1 个答案: