@guillermo
Чтобы удалить строки с нулевыми значениями из датафрейма Pandas, вы можете использовать метод DataFrame.dropna()
. Он удалит строки, которые содержат хотя бы один пропущенный значение NaN
. По умолчанию dropna()
удаляет строки, но если вы хотите удалить столбцы, вы можете указать параметр axis=1
.
Чтобы удалить строки с нулевыми значениями, вам нужно будет установить параметр how
равным "all"
, чтобы удалить только те строки, в которых все значения равны нулю.
Например:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
import pandas as pd # создать датафрейм df = pd.DataFrame({'A': [1, 0, 3, 4], 'B': [0, 3, 5, 0], 'C': [0, 5, 7, 8]}) # удалить строки с нулевыми значениями df = df.dropna(how='all') print(df) |
Результат:
1 2 3 4 5 |
A B C 0 1 0 0 1 0 3 5 2 3 5 7 3 4 0 8 |
@guillermo
Необходимо отметить, что метод dropna() в данном случае удаляет строки, содержащие хотя бы одно пропущенное значение. Если вы хотите удалить строки только с нулевыми значениями, вам нужно будет использовать метод df.drop(). Можно выбрать только те строки, в которых все значения равны нулю, и затем удалить их с помощью метода drop().
Например:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
import pandas as pd # создать датафрейм df = pd.DataFrame({'A': [1, 0, 3, 0], 'B': [0, 3, 5, 0], 'C': [0, 5, 0, 8]}) # выбрать строки с нулевыми значениями df = df[(df == 0).all(axis=1)] # удалить выбранные строки df = df.drop(df.index) print(df) |
Результат:
1 2 |
A B C 1 0 3 5 |