Python数据框在多列中删除负值

Question

我想在数据帧的某些列中删除负值。我的代码:

ad = pd.DataFrame({'A':[-1,2,3,4],'B':[5,-6,7,8],'C':[1,-2,0,1]})

    A   B   C
0   -1  5   1
1   2   -6  -2
2   3   7   0
3   4   8   -1

我想删除 A 列和 B 列中的负值行

预期结果:

ad = 
    A   B   C
1   3   7   0
2   4   8   -1

目前的解决方案:

ad = ad[ad[['A','B']]>0]
     A       B       C
0   NaN     5.0     NaN
1   2.0     NaN     NaN
2   3.0     7.0     NaN
3   4.0     8.0     NaN

ad.dropna(how='any',inplace=True)
ad = []

更新:我尝试了下面接受的答案。另外，我想出了一个基于 numpy 的解决方案。

import pandas as pd
import numpy as np
ad = pd.DataFrame({'A':[-1,2,3,4],'B':[5,-6,7,8],'C':[1,-2,0,1]})
print(ad[np.logical_and.reduce(ad[['A','B']]>0,axis=1)])
%timeit ad[np.logical_and.reduce(ad[['A','B']]>0,axis=1)]
   A  B  C
2  3  7  0
3  4  8  1
1000 loops, best of 5: 795 µs per loop

print(ad[(ad[['A','B']] > 0).all(1)])
%timeit ad[(ad[['A','B']] > 0).all(1)]

   A  B  C
2  3  7  0
3  4  8  1
1000 loops, best of 5: 979 µs per loop

Answer 1

与 all您可以检查行或列中的所有元素是否为真。您可以在列子集的过滤器中使用它:

import pandas as pd
ad = pd.DataFrame({'A':[-1,2,3,4],'B':[5,-6,7,8],'C':[1,-2,0,-1]})
ad[(ad[['A','B']] > 0).all(1)]

输出:

<表类=“s-表”><标题>ABC <正文>2370348-1