熊貓：IndexingError：不可對齊的布爾系列作爲索引器提供

Question

我試圖運行我認爲簡單的代碼來消除所有NaN中的任何列，但無法使其正常工作（axis = 1在刪除行時工作正常） ：

import pandas as pd 
import numpy as np 

df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan,np.nan], 'b':[4,np.nan,6,np.nan], 'c':[np.nan, 8,9,np.nan], 'd':[np.nan,np.nan,np.nan,np.nan]}) 

df = df[df.notnull().any(axis = 0)] 

print df 

完整的錯誤：

raise IndexingError('Unalignable boolean Series provided as 'pandas.core.indexing.IndexingError: Unalignable boolean Series provided as indexer (index of the boolean Series and of the indexed object do not match

預期輸出：

 a b c 
0 1.0 4.0 NaN 
1 2.0 NaN 8.0 
2 NaN 6.0 9.0 
3 NaN NaN NaN 

Answer 1

你需要loc，因爲按列過濾：

print (df.notnull().any(axis = 0)) 
a  True 
b  True 
c  True 
d False 
dtype: bool 

df = df.loc[:, df.notnull().any(axis = 0)] 
print (df) 

    a b c 
0 1.0 4.0 NaN 
1 2.0 NaN 8.0 
2 NaN 6.0 9.0 
3 NaN NaN NaN 

或過濾列，然後通過[]選擇：

print (df.columns[df.notnull().any(axis = 0)]) 
Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object') 

df = df[df.columns[df.notnull().any(axis = 0)]] 
print (df) 

    a b c 
0 1.0 4.0 NaN 
1 2.0 NaN 8.0 
2 NaN 6.0 9.0 
3 NaN NaN NaN 

或者dropna與參數how='all'測試remove僅NaN房間裏擺滿所有列：

print (df.dropna(axis=1, how='all')) 
    a b c 
0 1.0 4.0 NaN 
1 2.0 NaN 8.0 
2 NaN 6.0 9.0 
3 NaN NaN NaN 

Answer 2

您可以使用dropna與axis=1和thresh=1：

In[19]: 
df.dropna(axis=1, thresh=1) 

Out[19]: 
    a b c 
0 1.0 4.0 NaN 
1 2.0 NaN 8.0 
2 NaN 6.0 9.0 
3 NaN NaN NaN 

這將下降不具有至少1個非楠值的任何列，這將意味着所有NaN任何列就會被放棄

你嘗試過什麼原因失敗的原因是因爲布爾面膜：

In[20]: 
df.notnull().any(axis = 0) 

Out[20]: 
a  True 
b  True 
c  True 
d False 
dtype: bool 

不能上這就是默認情況下使用，因爲這會產生在列的布爾面具指數對準