Чтобы выбрать столбцы в Python, в которых нет пропущенных значений (NA), вы можете использовать различные методы. Вот несколько подходов:

1. Использование Pandas:

   import pandas as pd
   # Assuming your data is stored in a DataFrame called 'df'
   na_free_columns = df.columns[df.isna().sum() == 0]

2. Использование numpy:

   import numpy as np
   # Assuming your data is stored in a 2D numpy array called 'data'
   na_free_columns = np.array(df.columns)[np.isnan(data).sum(axis=0) == 0]

3. Использование понимания списка:

   # Assuming your data is stored in a list of dictionaries called 'data'
   na_free_columns = [col for col in data[0].keys() if all(d[col] is not None for d in data)]

4. Использование цикла:

   # Assuming your data is stored in a list of dictionaries called 'data'
   columns = data[0].keys()
   na_free_columns = []
   for col in columns:
      if all(d[col] is not None for d in data):
          na_free_columns.append(col)