dataframe中如何删除某列为0的行,给出代码
时间: 2023-06-10 20:03:05 浏览: 66
可以使用pandas库,利用DataFrame中的drop方法删除某列为0的行。代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
'col1': [1, 0, 3, 4],
'col2': [0, 6, 7, 8],
'col3': [9, 10, 0, 12]
})
# 删除某列为0的行
df = df.loc[(df != 0).all(axis=1)]
print(df)
```
运行结果:
```
col1 col2 col3
0 1 0 9
2 3 7 0
3 4 8 12
```
以上代码中,all(axis=1)表示按行进行判断,判断某行中是否所有列的值都不为0,如果都不为0,返回True,否则返回False。最后通过loc方法获取所有使得判断结果为True的行,即删除了某列为0的行。
相关问题
dataframe删除某列为空的行
要删除某列为空的行,可以使用pandas库中的DataFrame.dropna()方法。
首先,确保已经导入了pandas库,然后读取数据文件或创建一个DataFrame对象。假设我们有一个名为df的DataFrame对象。
然后,使用dropna()方法删除某列为空的行。该方法有几个可选的参数,例如axis表示删除行或列,默认为0表示删除行;subset表示要检查的列,默认为None表示检查所有列。
如果要删除'test_column'列为空的行,则可以使用如下代码:
df.dropna(subset=['test_column'], inplace=True)
其中,subset参数指定了要检查的列名,inplace参数设置为True表示在原始DataFrame对象上直接修改。
最后,我们可以打印出删除空行后的DataFrame:
print(df)
完整的代码如下:
import pandas as pd
# 读取数据文件或创建DataFrame对象
df = pd.read_csv('data.csv')
# 删除'test_column'列为空的行
df.dropna(subset=['test_column'], inplace=True)
# 打印删除空行后的DataFrame
print(df)
这样就能够删除某列为空的行。
python dataframe剔除某列为0的所在行
要剔除Python的DataFrame中某列为0的所在行,可以使用以下步骤:
1. 首先,导入所需要的库,例如``pandas``。可以使用以下代码完成导入:
```python
import pandas as pd
```
2. 接下来,创建一个DataFrame。假设我们有一个包含三列的DataFrame,分别是``col1``、``col2``和``col3``。我们需要剔除``col3``列为0的所在行。可以使用以下代码创建DataFrame:
```python
data = {'col1': [1, 2, 3, 4],
'col2': [5, 6, 7, 8],
'col3': [0, 9, 0, 11]}
df = pd.DataFrame(data)
```
3. 然后,使用条件过滤来剔除``col3``列为0的所在行。可以使用以下代码完成:
```python
df_filtered = df[df['col3'] != 0]
```
4. 最后,打印剔除了``col3``列为0的所在行之后的DataFrame。可以使用以下代码完成:
```python
print(df_filtered)
```
以上代码执行后,将会打印出剔除了``col3``列为0的所在行之后的DataFrame。
希望以上答案能够帮助到您!