熊猫dropna（）仅在第一行中的NaN值时

Question

我有一个如下数据框

df = [[1,'NaN',3],[4,5,'Nan'],[7,8,9]]
df = pd.DataFrame(df)

，我想删除第一行中有NaN值的所有列。

所以输出应该是：

df = [[1,3],[4,'Nan'],[7,9]]
df = pd.DataFrame(df)

因此，在这种情况下，由于第一个元素是NaN值，因此仅删除了第二列。 因此，dropna（）是基于条件的。任何想法如何处理？谢谢！

Answer 1

如果值是np.nan而不是字符串NaN（否则替换它们），则可以执行以下操作：

输入：

df = [[1,np.nan,3],[4,5,np.nan],[7,8,9]]
df = pd.DataFrame(df)

---

解决方案：

df.loc[:,df.iloc[0].notna()] #assign back to your desired variable

   0    2
0  1  3.0
1  4  NaN
2  7  9.0