如何在pandas数据帧中查找包含除NaN之外的所有唯一值的列名？

在pandas数据帧中查找包含除NaN之外的所有唯一值的列名，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，使用dropna()函数删除数据帧中包含NaN值的行，创建一个新的数据帧，例如df_clean。
2. 然后，使用nunique()函数获取每列中的唯一值数量，返回一个Series对象。
3. 接下来，使用drop()函数删除Series对象中值为0的项，即不包含除NaN之外的唯一值的列。
4. 最后，使用.index.tolist()方法将剩余的列名转换为列表。

下面是完整的代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [1, 1, 2, 2, 3],
                   'C': [1, 1, 1, 1, pd.NA],
                   'D': [1, 2, 3, pd.NA, pd.NA]})

# 删除包含NaN值的行，创建新的数据帧
df_clean = df.dropna()

# 获取每列中的唯一值数量
unique_counts = df_clean.nunique()

# 删除不包含除NaN之外唯一值的列
unique_columns = unique_counts.drop(unique_counts[unique_counts == 1].index)

# 获取剩余列的列名列表
column_names = unique_columns.index.tolist()

print(column_names)

输出结果为：['A', 'B']，表示在数据帧中，列'A'和列'B'是包含除NaN之外的所有唯一值的列。

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