我正在尝试运行我认为是简单的代码以消除所有NaN的任何列，但是无法使其正常工作（axis = 1消除行时效果很好）：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan,np.nan], 'b':[4,np.nan,6,np.nan], 'c':[np.nan, 8,9,np.nan], 'd':[np.nan,np.nan,np.nan,np.nan]})
df = df[df.notnull().any(axis = 0)]
print df
完整错误：
raise IndexingError('Unalignable boolean Series provided as 'pandas.core.indexing.IndexingError: Unalignable boolean Series provided as indexer (index of the boolean Series and of the indexed object do not match
预期产量：
a b c
0 1.0 4.0 NaN
1 2.0 NaN 8.0
2 NaN 6.0 9.0
3 NaN NaN NaN
您需要loc，因为按列过滤：
print (df.notnull().any(axis = 0))
a True
b True
c True
d False
dtype: bool
df = df.loc[:, df.notnull().any(axis = 0)]
print (df)
a b c
0 1.0 4.0 NaN
1 2.0 NaN 8.0
2 NaN 6.0 9.0
3 NaN NaN NaN
或过滤列，然后选择[]：
print (df.columns[df.notnull().any(axis = 0)])
Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')
df = df[df.columns[df.notnull().any(axis = 0)]]
print (df)
a b c
0 1.0 4.0 NaN
1 2.0 NaN 8.0
2 NaN 6.0 9.0
3 NaN NaN NaN
或dropna使用参数how='all'删除NaN仅由s 填充的所有列：
print (df.dropna(axis=1, how='all'))
a b c
0 1.0 4.0 NaN
1 2.0 NaN 8.0
2 NaN 6.0 9.0
3 NaN NaN NaN
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系 [email protected] 删除。
我来说两句