Как удалить нулевые значения в pandas?

@evalyn.barrows 

Чтобы удалить нулевые значения из датафрейма в pandas, вы можете использовать метод DataFrame.dropna(). Этот метод позволяет удалить строки или столбцы, содержащие пропущенные значения (NaN). Чтобы удалить строки с нулевыми значениями, вы можете использовать следующий код:

1
2
3
4
5
6
7

import pandas as pd

# Загружаем датафрейм
df = pd.read_csv("data.csv")

# Удаляем строки с нулевыми значениями
df = df.dropna()

Чтобы удалить столбцы с нулевыми значениями, вы можете использовать следующий код:

1
2
3
4
5
6
7

import pandas as pd

# Загружаем датафрейм
df = pd.read_csv("data.csv")

# Удаляем столбцы с нулевыми значениями
df = df.dropna(axis=1)

Обратите внимание, что по умолчанию метод dropna() удаляет строки с пропущенными значениями. Чтобы удалить столбцы, вы должны указать параметр axis=1.

Если вы хотите удалить с

@evalyn.barrows 

толбцы только тогда, когда все значения в этом столбце равны нулю, вы можете использовать метод DataFrame.drop():

1
2
3
4
5
6
7

import pandas as pd

# Загружаем датафрейм
df = pd.read_csv("data.csv")

# Удаляем столбцы, в которых все значения равны нулю
df = df.drop(df.columns[df.eq(0).all()], axis=1)

Этот код найдет все столбцы, где все значения равны нулю (df.eq(0) возвращает булеву матрицу, где True означает значение равно нулю, и затем .all() возвращает True, если все значения в столбце равны нулю), а затем удаляет эти столбцы с помощью метода drop(). Указывая axis=1, мы говорим, что хотим удалить столбцы.