选出dataframe 中全0的行

可以使用 `df.loc[~df.any(axis=1)]` 来选出dataframe中全0的行。这里的 `any(axis=1)` 表示对每一行进行判断，并返回一个长度为行数的布尔型序列，其中为 True 的行至少有一个元素不为 0。用 `~` 取反即可得到全 0 的行。完整的代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({
    'A': [0, 1, 0, 2],
    'B': [0, 0, 0, 0],
    'C': [1, 0, 0, 0]
})

# 选出全0的行
zero_rows = df.loc[~df.any(axis=1)]
print(zero_rows)

输出结果为：

   A  B  C
1  1  0  0
2  0  0  0

相关问题

只有return self 且self有多个值，在不改retun self的情况下选出dataframe

如果`self`中包含多个值，但你只想从中选择一个DataFrame返回，你可以使用属性或方法来选择需要的DataFrame。以下是一个示例：

class MyClass:
    def __init__(self):
        self.dataframe1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
        self.dataframe2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

    def get_dataframe1(self):
        return self.dataframe1

    def get_dataframe2(self):
        return self.dataframe2

    def get_selected_dataframe(self):
        selected_dataframe = self.dataframe1  # 选择需要的DataFrame
        return selected_dataframe

在上面的示例中，`get_selected_dataframe`方法选择了`self.dataframe1`作为需要返回的DataFrame。你可以根据自己的需求在这个方法中选择需要返回的DataFrame，然后使用`return`语句返回它。

dataframe选出含有某列中某个元素的行

可以使用 pandas 中的 DataFrame 的函数 loc() 或 iloc() 来实现。以 loc() 为例，假设 DataFrame 名称为 df，某列名称为 col_name，要选出某个元素为 elem_value 的行，代码如下：

df.loc[df[col_name] == elem_value]

其中，df[col_name] 用于指定根据哪一列来筛选行，== 号用于判断该列的元素是否等于 elem_value，最终返回一个 DataFrame，其中包含所有符合条件的行。