Python 基于列中的值筛选dataframe中的行

我有以下数据帧：

In [48]: df.head(10)
Out[48]: 
                      beat1   beat2   beat3   beat4   beat5   beat6   beat7  
filename                                                                      
M46_MI_RhHy61d.dat   0.7951  0.8554  0.9161  1.0789  0.6664  0.7839  0.6076   
M60_MI_AH53d.dat     0.7818  0.7380  0.8657  0.9980  0.7491  0.9272  0.8781   
M57_Car_AF0489d.dat  1.1040  1.1670  1.7740  1.3080  1.2190  1.0800  1.2390   
F62_MI_AH39d.dat     1.2150  0.9360  0.9890  1.1960  0.8420  1.1530  1.1360   
F81_MI_DM10d.dat     1.0650  1.1190  1.1330  1.2040  1.1220  1.1640  1.0600   
M61_My_508d.dat      0.6963  0.7910  0.6362  0.6938  0.7410  0.7198  0.7060   
M69_MI_554d.dat      1.0400  1.0890  1.0190  0.9600  1.0720  1.0870  1.0100   
F78_MI_548d.dat      1.1410  1.3290  0.8620  0.0000  1.3160  1.2180  1.2870   
F68_MI_AH152d.dat    1.1910  1.1170  1.1030  1.2430  1.0100  0.0000  0.0000   
M46_Myo_484d.dat     0.6799  0.7278  0.6808  0.7059  0.7973  0.6956  0.6685 

在某些情况下，列中的某些（但不一定全部）值等于

0

，我不知道它们会出现在给定行的哪些列中。例如，在上面给出的数据帧中，最后第二行中的最后两个值为零。我想从数据帧中删除这样的行。如果我知道这些值将出现在哪些列中，我就可以这样做，然而，这正是我所不知道的。有什么想法吗？

IIUC:

要删除任何一行中的零吗

选项1

pd.DataFrame.mask

返回带有

np.nan

的数据帧，其中布尔数组参数为

True

。然后我可以

dropna

，它默认为在存在任何空值的地方删除行

df.mask(df == 0).dropna()

                      beat1   beat2   beat3   beat4   beat5   beat6   beat7
filename                                                                   
M46_MI_RhHy61d.dat   0.7951  0.8554  0.9161  1.0789  0.6664  0.7839  0.6076
M60_MI_AH53d.dat     0.7818  0.7380  0.8657  0.9980  0.7491  0.9272  0.8781
M57_Car_AF0489d.dat  1.1040  1.1670  1.7740  1.3080  1.2190  1.0800  1.2390
F62_MI_AH39d.dat     1.2150  0.9360  0.9890  1.1960  0.8420  1.1530  1.1360
F81_MI_DM10d.dat     1.0650  1.1190  1.1330  1.2040  1.1220  1.1640  1.0600
M61_My_508d.dat      0.6963  0.7910  0.6362  0.6938  0.7410  0.7198  0.7060
M69_MI_554d.dat      1.0400  1.0890  1.0190  0.9600  1.0720  1.0870  1.0100
M46_Myo_484d.dat     0.6799  0.7278  0.6808  0.7059  0.7973  0.6956  0.6685

选项2
使用

loc

，其中行中的所有值均非零

df.loc[(df != 0).all(1)]

选项3

numpy

提供了很多效率。与备选方案2类似的概念。然而，我们从头开始重建

v = df.values
mask = (v != 0).all(1)
pd.DataFrame(v[mask], df.index[mask], df.columns)

---

原始时间测试

---

成功了！请你也解释一下好吗？特别是，我想知道为什么

df=df[df>0]

不起作用。@泰和井

df[df>0]

有点起作用。它返回

df

的部分，其中

df>0

为

True

。对于

df>0

为

False

的位置，它没有答案，因此得到的是空值

df[df>0].dropna（）

也可以。