如何查询所有特征均为NaN的样本及其对应索引

默认你使用Pandas处理结构化数据集，操作方法如下：

查询全为NaN的样本索引 #

假设你的数据集存储在DataFrame变量df中，执行以下代码即可获取所有特征全为NaN的样本索引列表：

# axis=1代表按行判断，all()要求该行所有值都满足isna()的判定条件
nan_full_rows_index = df[df.isna().all(axis=1)].index.tolist()

你可以先输出列表长度验证是否符合你推测的114个：

print(len(nan_full_rows_index))

直接删除全NaN样本 #

如果不需要留存索引，可直接调用Pandas内置方法删除这类样本，无需先查询索引：

# how='all'指定仅删除所有值都为NaN的行，inplace=True直接修改原DataFrame
df.dropna(how='all', inplace=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hanjiya