如何获取Pandas中所有值均唯一的列（含缺失值场景）

针对含NaN的场景，分两种常见需求给出解决方案：

需求1：列中所有元素（包括NaN）均唯一 #

如果要求整个列里没有任何重复元素（多个NaN也视为重复），你原来的代码其实已经可以直接处理这种情况：

df.columns[df.nunique(dropna=False) == len(df)]

原理：nunique(dropna=False)会把所有NaN算作同一个独特值，若列中有多个NaN，该列的nunique值会小于行数，自然会被筛选掉。比如某列有2个NaN和3个唯一非NaN值，nunique结果是4，而行数是5，4≠5，因此不会被选中。

需求2：列中非NaN值均唯一，NaN可重复出现 #

如果允许NaN多次出现，但要求所有非NaN值必须唯一，可以用以下代码：

df.columns[df.apply(lambda col: col.dropna().nunique() == col.dropna().size)]

原理：对每一列先剔除NaN值，再检查剩余元素的唯一值数量是否等于剩余元素的总数量，以此判断非NaN值是否全部唯一。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AndreyF