如果所有数据都是相同的值，则删除行 Pandas - Python

在数据分析和数据清洗的过程中，经常需要删除表格（DataFrame）中由同一值构成的无效行。这种情况通常是由于数据提供者的错误或者数据损坏引起的。在 Pandas 中，我们可以使用 drop_duplicates 方法来删除表格中不必要的行。

但是，drop_duplicates 方法只能删除重复的行，并不能区分所有数据都是相同值的行。因此，我们需要使用另外的方法，即使用 Pandas 的比较运算符将每一行与其它行进行比较，从而找到所有数据都是相同的行。

下面是如何使用 Pandas 来删除所有数据都是相同的值的行的示例代码：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {'a': [1, 1, 3, 4],
        'b': [1, 1, 3, 4],
        'c': [1, 1, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 统计每一行出现的次数，如果所有数据都是相同的值，则计数为 len(data.columns)
row_counts = df.apply(lambda row: sum(row == row[0]), axis=1)

# 删除所有数据都是相同的行
df = df[row_counts != len(data.keys())]

# 输出删除后的 DataFrame
print(df)

这段代码首先创建了一个 DataFrame，然后使用 apply 方法将每一行与它自己进行比较，从而得到每行出现的次数。如果所有的数据都是相同的值，那么这一行的计数就是列数。最后，我们使用逻辑表达式过滤出需要保留的行，并将删除后的 DataFrame 输出。

该代码将输出以下内容：

   a  b  c
0  1  1  1
1  1  1  1