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我有这个数据:
time-stamp ccount A B C D E F G H I
2015-03-03T23:43:33+0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2015-03-04T06:33:28+0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2015-03-04T06:18:38+0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2015-03-04T05:36:43+0000 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
2015-03-04T05:29:09+0000 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0
2015-03-04T07:01:11+0000 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0
2015-03-03T15:27:06+0000 19 0 1 0 1 0 0 0 0 0
2015-03-03T15:43:38+0000 10 0 1 0 1 1 0 0 0 0
2015-03-03T18:16:26+0000 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
2015-03-03T18:19:48+0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2015-03-03T18:20:02+0000 4 0 0 0 0 1 0 0 0 0
2015-03-03T20:21:55+0000 2 0 0 0 0 0 1 0 0 0
2015-03-03T20:37:36+0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2015-03-04T03:03:51+0000 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0
2015-03-03T16:33:04+0000 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2015-03-03T16:18:13+0000 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2015-03-03T16:34:18+0000 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2015-03-03T18:11:36+0000 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2015-03-03T18:24:35+0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
我想对 A 到 I 列中至少有一个(“1”)的所有行进行切片。
对于上述数据，输出将是:
time-stamp ccount A B C D E F G H I
2015-03-04T05:36:43+0000 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
2015-03-04T05:29:09+0000 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0
2015-03-04T07:01:11+0000 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0
2015-03-03T15:27:06+0000 19 0 1 0 1 0 0 0 0 0
2015-03-03T15:43:38+0000 10 0 1 0 1 1 0 0 0 0
2015-03-03T18:16:26+0000 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
2015-03-03T18:20:02+0000 4 0 0 0 0 1 0 0 0 0
2015-03-03T20:21:55+0000 2 0 0 0 0 0 1 0 0 0
2015-03-04T03:03:51+0000 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0
我们忽略了从 A 到 I 的任何列中没有“1”的所有行。
最佳答案
您可以使用 any 和 bool 索引来仅选择至少有一个条目等于 1 的行:
df[(df.loc[:,['A','B','C','D','E','F','G','H','I']] == 1).any(axis=1)]
如果您有很多列，则按标签引用列会有些乏味，因此您可以使用切片使事情变得更整洁:
df[(df.loc[:, 'A':'I'] == 1).any(axis=1)]
关于python - pandas:打印 DataFrame 中的所有非空行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/28982891/
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