python - pandas DataFrame 按行和列过滤

Question

我有一个看起来像这样的 python pandas DataFrame:

                   A      B      C    ...     ZZ
2008-01-01 00    NaN    NaN    NaN    ...      1
2008-01-02 00    NaN    NaN    NaN    ...    NaN
2008-01-03 00    NaN    NaN      1    ...    NaN
...              ...    ...    ...    ...    ...
2012-12-31 00    NaN      1    NaN    ...    NaN

而且我不知道如何获取 DataFrame 的一个子集，其中有一个或多个“1”，因此最终的 df 应该是这样的:

                   B      C    ...     ZZ
2008-01-01 00    NaN    NaN    ...      1
2008-01-03 00    NaN      1    ...    NaN
...              ...    ...    ...    ...
2012-12-31 00    1      NaN    ...    NaN

这就是删除所有不包含 1 的行和列。

我试试这个似乎删除了没有 1 的行:

df_filtered = df[df.sum(1)>0]

并尝试删除列:

df_filtered = df_filtered[df.sum(0)>0]

但是在第二行之后出现这个错误:

IndexingError('Unalignable boolean Series key provided')

Answer 1

用 loc 做:

In [90]: df
Out[90]:
    0   1   2   3   4   5
0   1 NaN NaN   1   1 NaN
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2   1   1 NaN NaN   1 NaN
3   1 NaN   1   1 NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN

In [91]: df.loc[df.sum(1) > 0, df.sum(0) > 0]
Out[91]:
   0   1   2   3   4
0  1 NaN NaN   1   1
2  1   1 NaN NaN   1
3  1 NaN   1   1 NaN

这就是您收到该错误的原因:

假设我有以下框架，df，(类似于您的框架):

In [112]: df
Out[112]:
    a   b   c   d   e
0   0   1   1 NaN   1
1 NaN NaN NaN NaN NaN
2   0   0   0 NaN   0
3   0   0   1 NaN   1
4   1   1   1 NaN   1
5   0   0   0 NaN   0
6   1   0   1 NaN   0

当我沿着行和阈值求和为 0 时，我得到:

In [113]: row_sum = df.sum()

In [114]: row_sum > 0
Out[114]:
a     True
b     True
c     True
d    False
e     True
dtype: bool

因为row_sum的index是df的columns，所以在这没有意义尝试使用 row_sum > 0 的值对 df 的行进行花式索引，因为它们的行索引未对齐并且它们无法对齐。