使用pandas删除整列为空值的列

【python】pandas使用-列操作 import pandas as pd # 将pandas作为第三方库导入,我们一般为pandas取一个别名叫做pd pd.set_option('expand_frame_repr', False) # 当列太多时显示完整 # =====导入数据 df = pd.read_csv( # 该参数为数据在电脑中的路径, # 要注意字符串转义符号 \ ,可以使用加r变为raw string或者每一个进行\\转义 filepath_or_buffer=r'C:\Users\sim. 阅读详情

方法一:

import pandas as pd
# 循环删除空列
import pandas as pd

detail = pd.read_excel('./meal_order_detail.xlsx', sep=',', encoding='gbk')
print(detail)
print(detail.shape)
for i in detail.columns:
    if detail[i].count() == 0:
        detail.drop(labels=i, axis=1, inplace=True)
print(detail)
print(detail.shape)

方法二:

import pandas as pd
# 进行统计非空为0
col = detail.count() == 0  # 返回bool数组
print(col)
for i in range(len(col)):
    if col[i]:
        detail.drop(labels=col.index[i], axis=1, inplace=True)
print(detail.shape)

 

处理表格时pandas的常见操作 缺陷是:前向填充无法处理某一列中第一个数据是空值的情况;当按行方向合并时,不同的df之间存在不同的列名,会自动扩充列的数量,并以NaN填充其它df的数据。来分别指定,但是合并后两个key都会保留在DataFrame中,可以使用。:指定了连接方式是左连接、右连接、内连接还是外连接,默认使用内连接。当按列方向合并时,如果不同的列之间存在相同的列名可以使用。如果作为关键key的列在不同的df中列名不同可以使用。前后向填充是指使用空值列的上一个或下一个数据填充空值。处理数据时发现,表格中可能存在不标准的NaN, 阅读详情

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