Pandas DataFrame 中的行删除操作

在 Pandas 中，可以使用 drop() 函数来删除 DataFrame 中的行或列。在本文中，我们将演示如何使用 drop() 函数删除 DataFrame 中所有值都为零的行。

以下是删除函数的语法

DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

其中，参数说明如下：

• labels：用于指定要删除的行或列的名称。
• axis：如果要删除行，则为 0；如果要删除列，则为 1。
• index：用于指定要删除的行的行号。
• columns：用于指定要删除的列的列名。
• level：多级行或列的索引，如果有的话。
• inplace：如果为 True，则会在原地修改 DataFrame；否则，将返回一个新的 DataFrame。
• errors：如果值为 raise，则会引发异常，否则将忽略错误。

上面这些参数中，我们主要需要使用 axis 和 inplace 这两个参数。

以下是使用 drop() 函数删除 DataFrame 中所有值都为零的行的代码片段：

df.drop(df.index[(df == 0).all(axis=1)], inplace=True)

这里使用了 all() 函数来检查每行是否全是 0，然后使用 index() 函数获取符合条件的行号（也就是索引），最后将其传递给 drop() 函数进行删除。

顺便提一下，如果想删除所有值都为空的行，只需要使用空值检查函数 isna() 即可，如下所示：

df.dropna(how='all', inplace=True)

这样就能够删除 DataFrame 中所有值都为零或为空的行了。

结语

以上就是使用 Pandas 删除 DataFrame 中所有值都为零的行的方法了。drop() 函数的用法还有很多，有兴趣的读者可以尝试一下。