删除行的 NA 值的列 - Python

Question

假设我有一个如下的数据框，

import pandas as pd

columns=['A','B','C','D', 'E', 'F']
index=['1','2','3','4','5','6']
df = pd.DataFrame(columns=columns,index=index)
df['D']['1'] = 1
df['E'] = 1
df['F']['1'] = 1
df['A']['2'] = 1
df['B']['3'] = 1
df['C']['4'] = 1
df['A']['5'] = 1
df['B']['5'] = 1
df['C']['5'] = 1
df['D']['6'] = 1
df['F']['6'] = 1
df

    A   B   C   D   E   F
1   NaN NaN NaN 1   1   1
2   1   NaN NaN NaN 1   NaN
3   NaN 1   NaN NaN 1   NaN
4   NaN NaN 1   NaN 1   NaN
5   1   1   1   NaN 1   NaN
6   NaN NaN NaN 1   1   1

我的条件是，我想删除仅当 A、B、C(together) 没有值时才具有值的列。我想找出哪一列与 A、B、C 列相互排斥。我有兴趣找到仅当 A 或 B 或 C 具有值时才具有值的列。这里的输出将是删除 D、F 列。但是我的数据框有 400 列，我想要一种方法来检查 A、B、C 与其余列的对比。

我能想到的一种方法是，

从 A,B,C 中删除 NA 行

df = df[np.isfinite(df['A'])]
df = df[np.isfinite(df['B'])]
df = df[np.isfinite(df['C'])]

并获取所有列的 NA 计数并检查总行数，

df.isnull().sum()

并删除匹配的计数。

有没有更好更有效的方法来做到这一点？

谢谢

Answer 1

不删除行，只选择A、B、C不等于NaN的其他行。

mask = df[["A", "B", "C"]].isnull().all(axis=1)
df = df[~mask]