python - 如何删除 pandas 中给定行中仅包含零的列

Question

我找到了如何使用命令 df.loc[:, (df != 0).any(axis=0)] 删除所有行中带零的列，并且我需要做同样的事情，但给定行号。

例如，对于以下 df

In [75]: df = pd.DataFrame([[1,1,0,0], [1,0,1,0]], columns=['a','b','c','d'])

In [76]: df                                                                                                                                                                            
Out[76]: 
   a  b  c  d
0  1  1  0  0
1  1  0  1  0

给我第 0 行非零的列，我期望结果:

   a  b
0  1  1

对于第 1 行，得到:

   a  c
1  1  1

我尝试了很多命令组合，但找不到解决方案。

更新:

我有一个 300x300 矩阵，我需要更好地可视化其结果。

下面的伪代码试图显示我需要的内容

for i in range(len(df[rows])):
  _df = df.iloc[i]
  _df = _df.filter(remove_zeros_columns)
  print('Row: ', i)
  print(_df)

结果:

Row: 0
   a  b
0  1  1

Row: 1
   a  c  f
1  1  5  10

Row: 2
   e
2  20

最诚挚的问候。克莱森·里奥斯。

Answer 1

您可以更改数据结构:

df = df.reset_index().melt('index', var_name='columns').query('value != 0')
print (df)
   index columns  value
0      0       a      1
1      1       a      1
2      0       b      1
5      1       c      1

如果需要通过 连接的值创建新列， 比较值是否不等于 DataFrame.ne并使用矩阵乘法 DataFrame.dot :

df['new'] = df.ne(0).dot(df.columns + ', ').str.rstrip(', ')
print (df)
   a  b  c  d   new
0  1  1  0  0  a, b
1  1  0  1  0  a, c

编辑:

for i in df.index:
    row = df.loc[[i]]

    a = row.loc[:, (row != 0).any()]
    print ('Row {}'.format(i))
    print (a)

或者:

def f(x):
    print ('Row {}'.format(x.name))
    print (x[x!=0].to_frame().T)

df.apply(f, axis=1)

Row 0
   a  b
0  1  1
Row 1
   a  c
1  1  1