如何在Python Pandas DataFrame中的任何行具有NaN值后删除列

Question

玩具示例代码

假设我关注了DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"A":[11,21,31], "B":[12,22,32], "C":[np.nan,23,33], "D":[np.nan,24,34], "E":[15,25,35]})

哪个会返回：

>>> df
    A   B     C     D   E
0  11  12   NaN   NaN  15
1  21  22  23.0  24.0  25
2  31  32  33.0  34.0  35

删除所有具有nan值的列

我知道如何删除具有nan值的行的所有列，如下所示：

out1 = df.dropna(axis=1, how="any")

哪个返回：

>>> out1
    A   B   E
0  11  12  15
1  21  22  25
2  31  32  35

预期产量

但是，我期望在找到nan值之后删除所有列。在玩具示例代码中，预期输出为：

    A   B
0  11  12
1  21  22
2  31  32

问题

在nan pandas的任何行中找到DataFrame 后，如何删除所有列？

Answer 1

我会做什么：

1. 检查每个元素是否为空/不为空
2. 列中每一行的累积总和
3. 在行中为每一列检查any
4. 使用该结果作为索引器：

df.loc[:, ~df.isna().cumsum(axis=1).any(axis=0)]

给我：

    A   B
0  11  12
1  21  22
2  31  32

Answer 2

我可以找到一种获取预期输出的方法：

colFirstNaN = df.isna().any(axis=0).idxmax() # Find column that has first NaN element in any row
indexColLastValue = df.columns.tolist().index(colFirstNaN) -1
ColLastValue = df.columns[indexColLastValue]
out2 = df.loc[:, :ColLastValue]

然后输出将是：

>>> out2
    A   B
0  11  12
1  21  22
2  31  32