极客笔记Pandas dataframe中删除全为0的行
在数据处理的过程中，我们经常需要针对数据进行清洗或者筛选。而在Pandas中，我们可以很方便地进行处理。有时候你会遇到需要删除df的一行（axis = 0）或者一列（axis = 1）的操作，但是你需要保留某些行或者列。这时候，你需要删除那些含有全为0的行或者列，也许你会想到重新分配df变量，或者采用df.mask来处理，但是这些处理方法都会打乱原有的数据结构，并且很难在很多情况下进行处理。
因此，本篇文章将介绍如何使用Pandas来删除DataFrame中的全为0的行。
假设我们有一个如下展示的DataFrame：
import pandas as pd
import numpy as np
# 生成第一个数据方阵
data_1 = [[1, 2, 3], [0, 0, 0], [10, 20, 30], [0, 1, 0]]
columns_1 = ['a', 'b', 'c']
df_1 = pd.DataFrame(data_1, columns=columns_1)
# 输出数据方阵
print(df_1)
输出结果：
a b c
0 1 2 3
1 0 0 0
2 10 20 30
3 0 1 0
可以发现，上述的df中有两行全是0（second row and fourth row），按照我们的要求需要将它们删除。
这时候，我们可以用Pandas的两个函数来完成这个操作：.all()和.drop() 。下面我们将介绍如何使用这两个函数来删除DataFrame中全为0的行。
阅读更多：Pandas 教程
使用.all()函数来查找全为0的行
.all()函数返回的是DataFrame中给定轴上的所有元素是否都为True的布尔值。
定义一个函数利用 .all() 函数来查找DataFrame中所有元素都为0的行：
def all_0_rows(df):
# default : axis=0 行
return df[(df == 0).all(axis=1)]
# 调用函数找到所有0行
all_0_rows(df_1)
返回结果：
a b c
1 0 0 0
3 0 1 0
如上所示，我们使用了一个默认参数来查找第一个数据方阵中的所有行，从结果中可以看出，只有第二行和第四行是全是0的。接下来我们将使用.drop()函数来删除这些行。
使用.drop()函数删除DF中的全为0的行
.drop()中的参数包括要删除的行或者列的标签或索引。在这种情况下，我们要删除的行包括所有元素都为0的行，因此，我们需要先找到这些行，然后将它们传递给 .drop() 函数。这样，我们仅会删除这些行，而不会对整个DataFrame造成过多的影响。下面是示例代码：
def drop_all_0_rows(df):
return df.drop(index=all_0_rows(df).index)
# 删除所有0行
print(drop_all_0_rows(df_1))
输出结果：
a b c
0 1 2 3
2 10 20 30
结果中第二行和第四行已经被删除了，剩下的两行被保存下来。
总结
在本文中，我们学习了如何使用Pandas中的 .all() 函数和 .drop() 函数来删除DataFrame中全为0的行。.all()函数被用来查找所有元素都为0的行，而.drop()函数被用来删除所有全为0的行。同时，我们还提供了示例代码，帮助读者更好地理解这些函数的使用方法。
在数据处理中，数据清洗是一项非常重要的工作。因此，我们需要学会使用各种功能强大的工具来处理数据。Pandas正是其中之一，其提供了大量的函数和方法，为数据清洗和分析提供了强大的支持。希望这篇文章对大家有所帮助。