Pandas 中具有 NaN 值的子集列

Question

在这里搜索并尝试了几个答案，但它们都是为了返回带有 NaN 的行。我只想返回具有 NaN 值的列。例如下面的df。如何选择列“A”和“LG”？

df = pd.DataFrame(
        {'H': ['a','b', 'c'],
         'A': [np.nan,'d', 'e'],
         'LG':['AR1', 'RO1', np.nan],
         })

print(df)

     A  H   LG
0  NaN  a  AR1
1    d  b  RO1
2    e  c  NaN

Answer 1

我认为您需要先将示例中的字符串 NaN 替换为 np.nan：

df = pd.DataFrame(
        {'H': ['a','b', 'c'],
         'A': [np.nan,'d', 'e'],
         'LG':['AR1', 'RO1', np.nan],
         })

然后通过isnull和any检查：

mask = df.isnull().any()
print (mask)
A      True
H     False
LG     True
dtype: bool

最后使用index 的布尔索引：

print (mask.index[mask])
Index(['A', 'LG'], dtype='object')

如果需要列添加loc:

print (df.loc[:, mask])
     A   LG
0  NaN  AR1
1    d  RO1
2    e  NaN

Answer 2

这将返回所有包含NaN 的列。

df = pd.DataFrame(
        {'H': ['a','b', 'c'],
         'A': [np.nan,'d', 'e'],
         'LG':['AR1', 'RO1', np.nan],
         })

x = pd.isnull(df).any()

print(df[x.index[x]])

     A   LG
0  NaN  AR1
1    d  RO1
2    e  Na