Pandas: drop columns with all NaN's

Question

I realize that dropping NaNs from a dataframe is as easy as df.dropna but for some reason that isn't working on mine and I'm not sure why.

Here is my original dataframe:

fish_frame1:                       0   1   2         3   4       5   6          7 0               #0915-8 NaN NaN       NaN NaN     NaN NaN        NaN 1                   NaN NaN NaN  LIVE WGT NaN  AMOUNT NaN      TOTAL 2               GBW COD NaN NaN     2,280 NaN   $0.60 NaN  $1,368.00 3               POLLOCK NaN NaN     1,611 NaN   $0.01 NaN     $16.11 4                 WHAKE NaN NaN       441 NaN   $0.70 NaN    $308.70 5           GBE HADDOCK NaN NaN     2,788 NaN   $0.01 NaN     $27.88 6           GBW HADDOCK NaN NaN    16,667 NaN   $0.01 NaN    $166.67 7               REDFISH NaN NaN       932 NaN   $0.01 NaN      $9.32 8    GB WINTER FLOUNDER NaN NaN       145 NaN   $0.25 NaN     $36.25 9   GOM WINTER FLOUNDER NaN NaN    25,070 NaN   $0.35 NaN  $8,774.50 10        GB YELLOWTAIL NaN NaN        26 NaN   $1.75 NaN     $45.50 

The code that follows is an attempt to drop all NaNs as well as any columns with more than 3 NaNs (either one, or both, should work I think):

fish_frame.dropna() fish_frame.dropna(thresh=len(fish_frame) - 3, axis=1) 

This produces:

fish_frame1 after dropna:                       0   1   2         3   4       5   6          7 0               #0915-8 NaN NaN       NaN NaN     NaN NaN        NaN 1                   NaN NaN NaN  LIVE WGT NaN  AMOUNT NaN      TOTAL 2               GBW COD NaN NaN     2,280 NaN   $0.60 NaN  $1,368.00 3               POLLOCK NaN NaN     1,611 NaN   $0.01 NaN     $16.11 4                 WHAKE NaN NaN       441 NaN   $0.70 NaN    $308.70 5           GBE HADDOCK NaN NaN     2,788 NaN   $0.01 NaN     $27.88 6           GBW HADDOCK NaN NaN    16,667 NaN   $0.01 NaN    $166.67 7               REDFISH NaN NaN       932 NaN   $0.01 NaN      $9.32 8    GB WINTER FLOUNDER NaN NaN       145 NaN   $0.25 NaN     $36.25 9   GOM WINTER FLOUNDER NaN NaN    25,070 NaN   $0.35 NaN  $8,774.50 10        GB YELLOWTAIL NaN NaN        26 NaN   $1.75 NaN     $45.50 

I'm a novice with Pandas so I'm not sure if this isn't working because I'm doing something wrong or I'm misunderstanding something or misusing a function. Any help is appreciated thanks.

Answer 1

From the dropna docstring:

Drop the columns where all elements are NaN:

df.dropna(axis=1, how='all')      A    B    D 0  NaN  2.0  0 1  3.0  4.0  1 2  NaN  NaN  5