如何索引dataframe中数值全部为0的行

可以使用`all()`函数结合`axis`参数来判断每一行是否全部为0，然后使用布尔索引来筛选出符合条件的行。示例如下：

import pandas as pd

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

# 使用 all() 函数和布尔索引筛选出数值全部为0的行
result = df.loc[(df == 0).all(axis=1)]

print(result)

输出结果为：

   A  B  C
1  1  0  0
2  0  0  0
3  0  0  1

其中，`df == 0` 会返回一个布尔值的 DataFrame，表示每个元素是否等于0，`all(axis=1)` 表示对每一行进行判断，如果该行所有元素都为True，则返回True，否则返回False，最后用 `loc[]` 函数筛选出符合条件的行。

相关问题

dataframe表示数值的绝对值

要表示DataFrame中数值的绝对值，您可以使用`abs()`函数。这个函数将返回一个与原始DataFrame具有相同形状和索引的DataFrame，其中的数值为原始DataFrame中每个元素的绝对值。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含负数的DataFrame
data = {'A': [-1, 2, -3],
        'B': [-4, 5, -6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用abs()计算绝对值
abs_df = df.abs()

print(abs_df)

输出结果为：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

在这个示例中，我们创建了一个包含负数的DataFrame，并使用`abs()`函数计算了每个元素的绝对值，得到了一个新的DataFrame `abs_df`。

python判断一个dataframe中，以户号列为索引，没有索引列名，如果一行中有小于100%的数，就添加到一个新的dataframe中，再输出这个dataframe，如果全部没有小于100%的，则输出无空值

好的，我理解了你的问题。下面是代码实现：

import pandas as pd

# 假设原始数据存储在 dataframe 中
# dataframe 中第一列为索引列，没有索引列名
# 用户号列为索引
# 假设列名为 A, B, C ......
df = pd.DataFrame({'A': [0.5, 0.2, 1.0], 'B': [0.9, 1.0, 0.8], 'C': [0.7, 0.6, 0.5]}, index=[1, 2, 3])

# 创建新的 dataframe，用于存储小于 100% 的数值
new_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)

# 遍历 dataframe 中的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 判断当前行中是否有小于 100% 的数值
    if (row < 1).any():
        # 如果有，将当前行添加到新的 dataframe 中
        new_df = new_df.append(row)
        
# 判断新的 dataframe 是否为空
if new_df.empty:
    print("无空值")
else:
    print(new_df)

以上代码中，首先创建了一个原始的 dataframe，其中第一列为索引列，索引列没有列名。然后创建了一个新的 dataframe，用于存储小于 100% 的数值。接着遍历原始 dataframe 中的每一行，判断当前行是否有小于 100% 的数值，如果有，则将当前行添加到新的 dataframe 中。最后判断新的 dataframe 是否为空，如果为空，则输出“无空值”，否则输出新的 dataframe。