如何删除 Pandas DataFrame 中具有 NaN 值的列？

在 Pandas 中，许多 DataFrame 可能包含一些 NaN 值或空值。在一些情况下，我们需要将这些具有 NaN 值的列删除掉以免对计算结果造成影响。本文介绍几种方法来实现从 Pandas DataFrame 中删除具有 NaN 值的列。

方法 1: 使用 dropna() 函数

dropna() 函数被广泛地用于 DataFrame 中删除包含 NaN 值的行和列。下面是如何使用它来删除 DataFrame 中具有 NaN 值的列的方法：

import pandas as pd
 
# 创建一个包含 NaN 值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, None, 5], 'B': [None, 6, 7, 8, 9], 'C':[10, 11, 12, 13, 14]})
 
# 使用 dropna() 函数来删除具有 NaN 值的列
df = df.dropna(axis=1)
 
print(df)

在上面的代码中，我们先创建了一个包含 NaN 值的 DataFrame，然后使用 dropna() 函数来删除具有 NaN 值的列。在本例中，我们使用 axis=1 参数来指定我们要删除的是列。

输出结果:

    C
0  10
1  11
2  12
3  13
4  14

如上所述，我们在 DataFrame 中成功删除了具有 NaN 值的列。

方法 2: 使用 isna() 函数

另一种删除具有 NaN 值的列的方法是使用 isna() 函数。该函数会生成一个布尔型的 DataFrame，然后我们可以使用 Pandas 的过滤器语法来获取并删除具有 NaN 值的列。下面是一个实现的例子：

import pandas as pd
 
# 创建一个包含 NaN 值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, None, 5], 'B': [None, 6, 7, 8, 9], 'C':[10, 11, 12, 13, 14]})
 
# 创建一个布尔型的 DataFrame，值为 True 表示包含 NaN 值
bool_df = df.isna()
 
# 使用过滤器语法来删除具有 NaN 值的列
df = df.loc[:, ~bool_df.any()]
 
print(df)

在上面的代码中，我们使用 isna() 函数来创建一个布尔型的 DataFrame，使用过滤器语法来获取并删除具有 NaN 值的列。需要注意的是，我们在获取列时使用了 ~ 符号来对布尔型 DataFrame 进行反转；我们使用了 any() 函数来获取是否有 True 值出现，如果有的话，我们则保留该列。

输出结果：

    C
0  10
1  11
2  12
3  13
4  14

同样我们在 DataFrame 中实现了删除具有 NaN 值的列的功能。

方法 3: 填充 NaN 值

最后，我们可以尝试将 DataFrame 中的 NaN 值替换为其他值，从而避免对计算结果造成影响。下面是一个实现具有 NaN 值的列填充或替换 NaN 值为特定值的方法：

import pandas as pd
 
# 创建一个包含 NaN 值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, None, 5], 'B': [None, 6, 7, 8, 9], 'C':[10, 11, 12, 13, 14]})
 
# 使用 fillna() 函数来填充 NaN 值
df = df.fillna(0)
 
print(df)

在上面的代码中，我们使用 fillna() 函数将 NaN 值替换为 0。我们可以替换为任何值，如平均值，中位数等。

输出结果：

     A    B   C
0  1.0  0.0  10
1  2.0  6.0  11
2  3.0  7.0  12
3  0.0  8.0  13
4  5.0  9.0  14

最终我们成功地把具有 NaN 值的列替换为了给定特定值的 DataFrame。

总结

在 Pandas 中，我们可以使用 dropna() 函数，isna() 函数或 fillna() 函数来删除具有 NaN 值的列或将 NaN 值替换为特定值。它们都是 Pandas 可以灵活处理包含 NaN 值的 DataFrame 的强大工具。