Python 在DataFrame中选择具有特定值的列

我的数据框中有一些列的值为0和1

    name    a   b   c   d   e
0   one     1   0   1   0   0
1   two     0   0   1   0   0
2   three   0   0   1   0   1

如何选择至少有一个值为1的列？但也必须选择另一列（即字符串或不仅取0和1值）

我试过这个表达

df.iloc[:, [(clm == 'name') | (1 in df[clm].unique()) for clm in df.columns]]

Out:
    name  a  c  e
0    one  1  1  0
1    two  0  1  0
2  three  0  1  1

---

但这似乎不太好，因为我显式选择了列“name”

如果可能的话，删除所有只有

0

值的列比较“值不相等”，并在以下列中为每列返回至少一个

True

：

详细信息：

print (df.ne(0))
   name      a      b     c      d      e
0  True   True  False  True  False  False
1  True  False  False  True  False  False
2  True  False  False  True  False   True

print (df.ne(0).any())
name     True
a        True
b       False
c        True
d       False
e        True
dtype: bool

---

谢谢，这是一个很好的解决方案。如果要选择值为1的列，该怎么办？或者我有其他值的列，但我应该只对非字符串列应用条件？如果我想选择任何值为1的列

df.eq（1）.any（）

。如何选择“name”列？@sergzemsk未测试，我只打电话。但其中一个技巧应该是选择所有数字列，测试1，然后添加所有其他列和字符串。类似于

df=df.loc[：，df.选择数据类型（np.number）.eq（1）.any（）.reindex（df.columns，fill\u value=True）]

print (df.ne(0))
   name      a      b     c      d      e
0  True   True  False  True  False  False
1  True  False  False  True  False  False
2  True  False  False  True  False   True

print (df.ne(0).any())
name     True
a        True
b       False
c        True
d       False
e        True
dtype: bool