python - 如何删除 Pandas 中仅包含零的列？

Question

我目前有一个由 1 和 0 作为值的列组成的数据框，我想遍历这些列并删除仅由 0 组成的列。到目前为止，这是我尝试过的:

ones = []
zeros = []
for year in years:
    for i in range(0,599):
        if year[str(i)].values.any() == 1:
            ones.append(i)
        if year[str(i)].values.all() == 0:
            zeros.append(i)
    for j in ones:
        if j in zeros:
            zeros.remove(j)
    for q in zeros:
        del year[str(q)]

其中年份是我正在分析的各个年份的数据框列表，其中包含包含一的列，零是包含全零的列的列表。有没有更好的方法根据条件删除列？出于某种原因，我必须检查这些列是否也在零列表中，并将它们从零列表中删除以获得所有零列的列表。

Answer 1

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

---

下面是它的工作原理:

In [74]: import pandas as pd

In [75]: df = pd.DataFrame([[1,0,0,0], [0,0,1,0]])

In [76]: df
Out[76]: 
   0  1  2  3
0  1  0  0  0
1  0  0  1  0

[2 rows x 4 columns]

df != 0 创建一个 bool 数据帧，该数据帧为 True，其中 df 为非零:

In [77]: df != 0
Out[77]: 
       0      1      2      3
0   True  False  False  False
1  False  False   True  False

[2 rows x 4 columns]

(df != 0).any(axis=0) 返回一个 bool 系列，指示哪些列具有非零条目。 (any 操作将沿 0 轴(即沿行)的值聚合为单个 bool 值。因此，每列的结果是一个 bool 值。)

In [78]: (df != 0).any(axis=0)
Out[78]: 
0     True
1    False
2     True
3    False
dtype: bool

而 df.loc 可以用来选择那些列:

In [79]: df.loc[:, (df != 0).any(axis=0)]
Out[79]: 
   0  2
0  1  0
1  0  1

[2 rows x 2 columns]

---

要“删除”零列，重新分配 df:

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