Pandas 数据帧中删除所有零行

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas从数据框中删除所有全零行的方法。在数据分析过程中，我们可能需要清洗数据并删除不必要的行或列。其中一种情况是，我们需要删除所有元素都为0的行，这些行通常会对进一步的分析造成干扰。在这个例子中，我们使用一个简单的数据框来演示如何删除所有零行。

首先，我们创建一个包含一些零行的示例数据框。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 0], 'B': [5, 6, 0, 8], 'C': [0, 0, 0, 0]})
print(df)

输出结果如下：

   A  B  C
0  0  5  0
1  1  6  0
2  2  0  0
3  0  8  0

在示例数据框中，第三行是一个全零行。现在，我们想要删除这些全零行，以便更好地分析其中的数据。

阅读更多：Pandas 教程

方法1：使用.loc

使用.loc方法是一种快速有效的在Pandas数据框中删除零行的方法。我们可以按如下方式实现：

df.loc[(df!=0).any(axis=1)]

这段代码中，(df!=0)结果为一个布尔值的数据框，其中值为True表示该位置上的元素不为0。使用any函数可以包含数据框的每行或每列，因此any(axis=1)对于每行应返回一个值。我们使用这个结果来定位行中至少有一个非零值的行。.loc方法用于选择这些行。

这是删除零行后的示例数据框。

   A  B  C
1  1  6  0
2  2  0  0
3  0  8  0

方法2：使用.drop

我们还可以使用.drop方法来删除全零行。我们可以使用以下代码实现这一点。

df.drop(df.index[(df == 0).all(axis=1)])

这一行代码中，(df==0)返回所有元素等于0的位置。.all(axis=1)被用于标识所有在每行都全为0的行。最后，我们可以使用.drop方法删除这些行。

这是删除零行后的数据框。

   A  B  C
1  1  6  0
3  0  8  0

总结

在本文中，我们介绍了两种从Pandas数据框中删除所有全零行的方法。这些方法包括使用.loc和.drop删除行。这两种方法都可以很容易地删除全零行，并为进一步的分析做好数据准备。