如何在Pandas数据框架中删除有NaN值的列

下面是详细的攻略：

1. 导入pandas库

   在代码中先导入pandas库，以便今后使用。

   python
import pandas as pd

2. 创建数据框架

   可以通过多种方式创建数据框架，此处我们使用字典创建数据框架，确保其中包含至少一列有NaN值。

   python
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [10, 20, None, 40, 50],
'C': [100, 200, 300, None, 500]
})

   输出如下：

   A B C
0 1 10.0 100.0
1 2 20.0 200.0
2 3 NaN 300.0
3 4 40.0 NaN
4 5 50.0 500.0

3. 删除有NaN值的列

   接下来使用pandas自带的dropna方法删除含有NaN值的列。

   python
df = df.dropna(axis=1)

   这里放在axis=1表示沿水平的方向删除列，同理如果想要沿竖直的方向删除行就应该axis=0。

4. 检验是否删除成功

   最后，我们可以输出删除后的数据框架，以确保删除成功。

   python
print(df)

   输出如下：

   A
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5

可以看到，删除有NaN值的列后，得到一个新的数据框架，其中只剩下没有NaN值的列了。

完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
   'A': [1, 2, 3, 4, 5],
   'B': [10, 20, None, 40, 50],
   'C': [100, 200, 300, None, 500]
})
print(df)

df = df.dropna(axis=1)
print(df)