pandas删除某列为0的行

你可以使用pandas中的dropna函数来删除某列为0的行。具体操作可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个数据帧
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,0,4], 'B':[0,5,6,7], 'C':[0,9,8,0]})

# 删除列'C'中为0的行
df = df.drop(df[df['C'] == 0].index)

# 输出结果
print(df)

这将输出以下结果：

   A  B  C
1  2  5  9
2  0  6  8

注意：该代码会修改原始数据帧，如果需要保留原始数据帧，则需要将其存储为新的变量。

相关问题

pandas删除某列为空的行

好的，这是关于 pandas 的操作问题，我可以回答。您可以使用 dropna() 函数来删除包含空值的行。如下所示：

import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'col1': [1, 2, None, 4], 'col2': ['a', None, 'c', 'd'], 'col3': [None, None, None, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除包含空值的行
df.dropna(subset=['col2'], inplace=True)
print(df)

这个例子中，我们删除包含空值的 'col2' 列的行。通过 subset 参数指定要检查的列的名称，使用 inplace=True 参数可以直接修改原始数据框。

pandas整行删除某列为0和空

可以使用 `drop` 方法删除满足条件的行，条件可以使用布尔索引来表示。假设要删除列名为`col_name`的列为0或空的行，可以这样做：

df = df.drop(df[(df['col_name'] == 0) | (df['col_name'] == '')].index)

其中，`df['col_name'] == 0` 和 `df['col_name'] == ''` 分别用于判断该列是否为0或为空，`|` 表示逻辑或，`df[(df['col_name'] == 0) | (df['col_name'] == '')]` 用于选出符合删除条件的行，`index` 属性用于获取这些行的索引，最后使用 `drop` 方法将这些行删除。