如何从 Pandas 系列或数据框中删除 MultiIndex“列”的子集？

Question

使用

DataFrame

迭代 pandas

iterrows()

会生成一系列索引

Series

对（元组）。

for timestamp, row in df.iterrows():

我知道

iterrows()

很慢。暂时忽略这个问题 -

某些返回的行将包含

None

或

NaN

值。我想删除这些。 （不是来自 DataFrame

，而是来自 

iterrows()

 返回的每行的副本。）

我还想删除“列”的子集。列以 2 级 MultiIndex 命名。

DataFrame 的外观如下：

                    AACT                  ABILF                ...
                    open high  low close  open high  low close ...
timestamp                                                                                                                   ...
2022-01-04 00:00:00  NaN  NaN  NaN   NaN   NaN  NaN  NaN   NaN ...
2022-01-04 00:01:00  NaN  NaN  NaN   NaN   NaN  NaN  NaN   NaN ...
2022-01-04 00:02:00  NaN  NaN  NaN   NaN   NaN  NaN  NaN   NaN ...
2022-01-04 00:03:00  NaN  NaN  NaN   NaN   NaN  NaN  NaN   NaN ...
2022-01-04 00:04:00  NaN  NaN  NaN   NaN   NaN  NaN  NaN   NaN ...

这里所有的值

发生都是NaN，但一般情况并非如此。

因为我不知道如何解决这个问题，这里有一些伪代码：

for timestamp, row in df.iterrows():

    row.drop([('AACT', 'open'), ('AACT', 'high'), ('AACT', 'low')])
    row.drop([('ABILF', 'open'), ('ABILF', 'high'), ('ABILF', 'low')])
    row.dropna()

    # remaining data is `('AACT', 'close')` and `('ABILF', 'close')`
    # iff values in this `Series` are non-NaN

Answer 1

level=...

方法中有

pandas.DataFrame.drop()

参数，请参阅此处

文档