如何在Panda Dataframe中完全用零删除所有行和列

如何解决如何在Panda Dataframe中完全用零删除所有行和列

我希望完全删除所有用零填充的行和列。

但是它只返回这个。

      Box_deatils    1    5
0           1  0.0  0.0
1           2  1.0  0.0
2           3  1.0  0.0
3           4  0.0  0.0
4           5  0.0  0.0
5           6  0.0  1.0
  Box_deatils    1    5
0           1  0.0  0.0
1           2  1.0  0.0
2           3  1.0  0.0
3           4  0.0  0.0
4           5  0.0  0.0
5           6  0.0  1.0

行清除仅发生在列中

请帮助查找下面的问题。

Soln=[[0. 0. 0. 0. 0. 0.]
     [1. 0. 0. 0. 0. 0.]
     [1. 0. 0. 0. 0. 0.]
     [0. 0. 0. 0. 0. 0.]
     [0. 0. 0. 0. 0. 0.]
     [0. 0. 0. 0. 1. 0.]]
    
    result=pd.DataFrame(Soln)

Final_result=result.loc[:,(result !=0).any(axis=0)]

print(Final_result)

Final_result=Final_result.loc[(Final_result !=0).any(axis=1)]

print(Final_result)

解决方法

请谨慎使用.loc和.iloc，它们不是同一件事，在此处提供更多信息：loc and iloc in Pandas

我会使用“ loc / iloc”方法或.where方法，我个人认为比较容易：

df= df.where((df['column1'] != 0) & (df['column2'] != 0))

这在很多情况下对我都有效。

据我了解，填充零的行实际上是一行所有“数字名称”列（在您的情况下为 1 和 5 ）都只有零（ Box_deatils （或 Box_details ）列中的值无关紧要）。

要执行此操作，可以运行：

df.drop(df.index[df.iloc[:,1:].eq(0).all(axis=1)],inplace=True)

和 df 现在包含：

   Box_deatils    1    5
1            2  1.0  0.0
2            3  1.0  0.0
5            6  0.0  1.0