print('系数列表：',pd.DataFrame(index=['Intercept']+x_train.columns.tolist(),columns=[''], data=[lasso.intercept_]+lasso.coef_.tolist()))删去有0的行

如果你想删除系数为0的行，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame 对象
coef_df = pd.DataFrame(index=['Intercept']+x_train.columns.tolist(),
                       columns=[''], data=[lasso.intercept_]+lasso.coef_.tolist())

# 删除系数为0的行
coef_df = coef_df.drop(coef_df[coef_df.iloc[:, 0] == 0].index)

# 输出系数列表
print('系数列表：\n', coef_df)

在上面的代码中，我们首先创建了一个名为 `coef_df` 的 DataFrame 对象，其中包含了 Lasso 回归模型的截距和各个特征的系数。接着，我们使用 `drop()` 方法删除了系数为0的行，并将结果赋值给 `coef_df`。最后，我们使用 `print()` 函数输出了最终的系数列表。

需要注意的是，在使用 `drop()` 方法时，我们使用了 `iloc[:, 0]` 来选取 DataFrame 的第一列（即系数列）。这是因为 DataFrame 可能包含多列，但我们只需要删除系数为0的行，因此只需要判断第一列的值是否为0。