如何将pandas.DataFrame.dropna应用于inplace = True和axis = 1的列子集？

Question

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'col1': [99, None, 99], 
    'col2': [4, 5, 6], 
    'col3': [7, None, None]})

col_list = ['col1', 'col2']
df[col_list].dropna(axis=1, thresh=2, inplace = True)

这会返回一个警告并保持数据框不变：

SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

以下内容不会产生警告，但仍保持 DataFrame 不变。

df.loc[:,col_list].dropna(axis=1, thresh=2, inplace=True) 

问题：

1. 从用户指定的列列表中，从数据框中删除那些具有小于“thresh”非空值的列。不对列表中没有的列进行任何更改。
2. 我需要使用 inplace=True 来避免复制数据框，因为它很大

我无法遍历列并一次应用 dropna 列，因为 pandas.Series.dropna 没有“thresh”参数。

Answer 1

有趣的是，dropna 不支持此功能，但有一种解决方法。

v = df[col_list].notna().sum().le(2)    # thresh=2 
df.drop(v.index[v], axis=1, inplace=True)

顺便说一句，

我需要使用 inplace=True 来避免复制数据框

很遗憾地通知您，即使使用inplace=True，也会生成一个副本。唯一的区别是副本被原地分配回原始对象，因此不会返回新对象。

Answer 2

我认为问题在于 df['col_list'] 或者切片会创建一个新的 df 和 inplace=True 影响该 df 而不是原来的。

您可能必须使用dropna 的subset 参数并将列列表传递给它。

df.dropna(axis=1, thresh=2, subset=col_list,inplace = True)