获取列名列表在Python中所有值都是NaN

我是否可以使用Python获取列名称列表，其中所有值都是

NaN

s，从下面的数据框返回

c

和

d

？谢谢

df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3],'b': [3,4,5], 'c':[np.nan, np.nan, np.nan],
                   'd':[np.nan, np.nan, np.nan]})

   a  b   c   d
0  1  3 NaN NaN
1  2  4 NaN NaN
2  3  5 NaN NaN

---

对

df.列使用布尔索引

：

res = df.columns[df.isnull().all(0)]

# Index(['c', 'd'], dtype='object')

---

@ahbon，您可以尝试

df.any（）

。请参阅以下在Python的交互式终端上执行的语句序列

检查

最后,

>>> columns = []
>>>
>>> for key, value in df_new.iteritems():
...     if value:
...         columns.append(key)
...
>>> df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[3,4,5],'c':[np.nan, np.nan, np.nan],'d':[np.nan, np.nan, np.nan]}, columns=columns)
>>>
>>> df
   a  b
0  1  3
1  2  4
2  3  5
>>>

---

. 您应该能够调整它。@ahbon，使用

df.any（）

，正如我在答案中所示。您还可以检查并尝试找到任何其他解决方案。我做得很匆忙，我认为这不是最好的，因为我正在获取专栏并重新创建

df

。不管怎样，它都能按你的意愿工作。谢谢。您的答案的较短派生词：

df.columns[~df.any（）]

@haleemulli，这也包括所有为零的列。

>>> columns = []
>>>
>>> for key, value in df_new.iteritems():
...     if value:
...         columns.append(key)
...
>>> df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[3,4,5],'c':[np.nan, np.nan, np.nan],'d':[np.nan, np.nan, np.nan]}, columns=columns)
>>>
>>> df
   a  b
0  1  3
1  2  4
2  3  5
>>>