使用 dropna() 选择子集以选择多列

Question

我有以下数据帧：

df = pd.DataFrame([[1,2,3,3],[10,20,2,],[10,2,5,],[1,3],[2]],columns = ['a','b','c','d'])

从这个 DataFrame 中，我想删除子集 ['b', 'c', 'd'] 中所有值都是 NA 的行，这意味着应该删除最后一行。

以下代码有效：

df.dropna(subset=['b', 'c', 'd'], how = 'all')

但是，考虑到我将使用更大的数据框，我想使用范围 ['b':'d'] 选择相同的子集。我如何选择这个子集？

Answer 1

IIUC，使用loc，检索这些列，并将其传递给dropna.

c = df.loc[0, 'b':'d'].columns  # retrieve only the 0th row for efficiency
df = df.dropna(subset=c, how='all')

print(df) 
    a     b    c    d
0   1   2.0  3.0  3.0
1  10  20.0  2.0  NaN
2  10   2.0  5.0  NaN
3   1   3.0  NaN  NaN