Python 3.x 删除panda中少于3个非零值的行

我想从panda DataFrame中删除小于3个非零值（不包括总计列）的行

所以现在我有

    year    2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 TOTAL
    player  
    Emma    0     0     0    0    3    4    5    12
    Max     3     5     0    0    0    0    0    8
    Josh    1     2     4    1    2    1    0    11
    Steve   0     0     0    0    3    0    0    3
    Mike    1     0     0    0    0    0    2    3

但我想：

    year    2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 TOTAL
    player  
    Emma    0     0     0    0    3    4    5    12
    Josh    1     2     4    1    2    1    0    11

我正在考虑使用for循环，但我不确定如何实现它/它是否是解决我的问题的最佳方法。

I

drop

TOTAl

和

sum

每行的非零数

numpy

更快的解决方案

设置

df = pd.DataFrame({'2001': {'Emma': 0, 'Josh': 1, 'Max': 3, 'Mike': 1, 'Steve': 0},
 '2002': {'Emma': 0, 'Josh': 2, 'Max': 5, 'Mike': 0, 'Steve': 0},
 '2003': {'Emma': 0, 'Josh': 4, 'Max': 0, 'Mike': 0, 'Steve': 0},
 '2004': {'Emma': 0, 'Josh': 1, 'Max': 0, 'Mike': 0, 'Steve': 0},
 '2005': {'Emma': 3, 'Josh': 2, 'Max': 0, 'Mike': 0, 'Steve': 3},
 '2006': {'Emma': 4, 'Josh': 1, 'Max': 0, 'Mike': 0, 'Steve': 0},
 '2007': {'Emma': 5, 'Josh': 0, 'Max': 0, 'Mike': 2, 'Steve': 0},
 'TOTAL': {'Emma': 12, 'Josh': 11, 'Max': 8, 'Mike': 3, 'Steve': 3}})

解决方案

df.loc[np.sum(df.iloc[:,:-1]>0, axis=1)[lambda x: x>=3].index]
    Out[889]: 
      2001  2002  2003  2004  2005  2006  2007  TOTAL
Emma     0     0     0     0     3     4     5     12
Josh     1     2     4     1     2     1     0     11

或者使用groupby和filter：

df.groupby(level=0).filter(lambda x: np.sum(x.iloc[0,:]>0)>=4)
Out[918]: 
      2001  2002  2003  2004  2005  2006  2007  TOTAL
Emma     0     0     0     0     3     4     5     12
Josh     1     2     4     1     2     1     0     11

---

谢谢你，伙计！df[df.ne（0）.sum（1）>3]在我的浏览器中，粗体/斜体/引号有点狭窄。。。我喜欢粗体/斜体，或者如果需要的话，也喜欢粗体/引号。但是一个用于野外工作的鞋面…@Stephernauch所以我很清楚。。。你是说我用粗体/斜体/引号让你的眼睛流血。如果我想让你继续阅读我的答案，我应该停下来。@stephernauch很高兴知道，我会尝试一种更微妙的格式样式：-）

df.loc[np.sum(df.iloc[:,:-1]>0, axis=1)[lambda x: x>=3].index]
    Out[889]: 
      2001  2002  2003  2004  2005  2006  2007  TOTAL
Emma     0     0     0     0     3     4     5     12
Josh     1     2     4     1     2     1     0     11

df.groupby(level=0).filter(lambda x: np.sum(x.iloc[0,:]>0)>=4)
Out[918]: 
      2001  2002  2003  2004  2005  2006  2007  TOTAL
Emma     0     0     0     0     3     4     5     12
Josh     1     2     4     1     2     1     0     11