获取Pandas Dataframe中的非空列

可以使用dropna()方法结合axis参数来实现。dropna()方法可以删除包含缺失值的行或列，默认情况下删除包含任何缺失值的行。通过设置axis=1，可以删除包含缺失值的列。

以下是完善且全面的答案：

在Pandas中，可以使用dropna()方法来获取Dataframe中的非空列。dropna()方法可以删除包含缺失值的行或列，默认情况下删除包含任何缺失值的行。通过设置axis=1，可以删除包含缺失值的列。

以下是使用dropna()方法获取非空列的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例Dataframe
data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [None, 6, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用dropna()方法获取非空列
non_null_columns = df.dropna(axis=1)

print(non_null_columns)

输出结果为：

    C
0   9
1  10
2  11
3  12

在上述示例中，我们创建了一个包含缺失值的Dataframe。通过调用dropna()方法并设置axis=1，我们删除了包含缺失值的列，最终得到了只包含非空列的Dataframe。

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