過濾數據幀在熊貓上行

的總和我有一個數據幀過濾數據幀在熊貓上行

[1] df 
ProductIds A B C D 
11210000018 0 0 0 0 
11210000155 1 0 0 0 
11210006508 0 0 0 0 
11210007253 0 0 0 0 
11210009431 0 0 0 0 
11210135871 1 0 0 0

我想通過將每個行過濾幀，並且如果總和大於零，然後過濾該行。對於給定的條件下的結果會像這樣做的

ProductIds A B C D 
11210000155 1 0 0 0 
11210135871 1 0 0 0

一種方法是用和另一列添加，然後篩選如下所示：

df['Sum'] = df.sum(axis = 1) 
df = df[df.Sum > 0] 
df.drop(['Sum']

但沒有任何一個襯墊內建方法去做這個？我無法手動添加列，因爲有成千上萬的列。謝謝。

來源

2016-11-04 muazfaiz

你可能剛剛完成'df = df [df.sum（axis = 1）> 0]' – EdChum

我認爲你可以使用DataFrame.all如果DataFrame僅0和數字爲0高 - 測試如果行的所有值0然後用boolean indexing：

mask = (df == 0).all(axis=1) 
print (mask) 
ProductIds 
11210000018  True 
11210000155 False 
11210006508  True 
11210007253  True 
11210009431  True 
11210135871 False 
dtype: bool 

print (df[~mask]) 
      A B C D 
ProductIds    
11210000155 1 0 0 0 
11210135871 1 0 0 0

更普遍的解決方案是boolean indexing使用boolean mask - 不需要創建新列：

df = df[df.sum(axis = 1) > 0]

來源

2016-11-04 14:46:46 jezrael

另一種解決方案：

In [194]: df.query('A + B + C + D > 0') 
Out[194]: 
      A B C D 
ProductIds 
11210000155 1 0 0 0 
11210135871 1 0 0 0

來源

2016-11-04 14:50:03 MaxU

過濾數據幀在熊貓上行

回答

相關問題