筛选出矩阵中非空行的Python程序

前言

在进行数据处理的时候，经常需要对矩阵中的数据进行筛选，筛选其中的非空行是一个常见的需求。比如，在对数据做描述性统计分析的时候，需要去掉空行，以避免对实际数据的统计结果产生误差。

本文将通过Python程序的方式，介绍如何筛选出矩阵中的非空行，同时提供若干种不同的实现方式。

程序实现

下面是一个简单的矩阵数据，其中包含了若干个空行。

matrix = [
    [1, 2, 3],
    [],
    [4, 5, 6],
    [],
    [7, 8, 9],
    []
]

方式一：使用循环遍历矩阵

可以使用for循环，遍历矩阵的每一行，然后判断这一行是否为空行，如果不是空行，就将这一行加入到新的矩阵中。

non_empty_rows = []

for row in matrix:
    if len(row) > 0:
        non_empty_rows.append(row)

print(non_empty_rows)

方式二：使用列表解析

除了循环遍历矩阵之外，还可以使用列表解析的方式来实现。在列表解析中，我们可以使用if语句，过滤掉那些长度为0的行。

non_empty_rows = [row for row in matrix if len(row) > 0]

print(non_empty_rows)

方式三：使用pandas库

pandas库是Python中最常用的数据分析库之一，它提供了非常方便的数据处理和分析功能。在pandas中，我们可以将矩阵转换成DataFrame对象，然后使用dropna()函数，过滤掉那些含有空值的行。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(matrix)

non_empty_rows = df.dropna().values.tolist()

print(non_empty_rows)

结论

在Python中，判断矩阵中的非空行有多种不同的实现方式，我们可以通过列表解析、循环遍历和pandas库等方式来实现该功能。根据实际需求选择不同的实现方式，可以提高程序效率，同时降低开发难度。