为pandas DataFrame中的每一行选择非空列

，可以使用dropna方法。dropna方法可以删除包含缺失值的行或列，并返回新的DataFrame。

以下是完善且全面的答案：

在pandas中，DataFrame是一种二维数据结构，由行和列组成。在处理数据时，有时候需要选择每一行中非空的列进行分析或计算。为了实现这个目标，可以使用dropna方法来删除包含缺失值的行或列，从而得到只包含非空列的新DataFrame。

dropna方法的语法如下：

df.dropna(axis=1)

其中，axis=1表示删除包含缺失值的列。如果需要删除包含缺失值的行，可以将axis参数设为0。

dropna方法返回一个新的DataFrame，其中只包含非空列。如果原始DataFrame中的某一行在指定的列上存在缺失值，那么该列将被删除。如果原始DataFrame中的某一行在所有列上都存在缺失值，那么该行将被删除。

以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
data = {'col1': [1, 2, None, 4, 5],
        'col2': [None, 6, 7, 8, 9],
        'col3': [10, 11, 12, 13, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用dropna方法选择非空列
new_df = df.dropna(axis=1)

print(new_df)

输出结果为：

   col1
0   1.0
1   2.0
2   NaN
3   4.0
4   5.0

上述示例中，原始DataFrame包含三列col1、col2和col3，其中存在缺失值。通过调用dropna方法并指定axis=1，得到的新DataFrame只包含非空列col1，而col2和col3被删除。

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