Pandas에서 0 만 포함 된 열을 삭제하려면 어떻게해야합니까?

현재 1과 0으로 구성된 열로 구성된 데이터 프레임이 있습니다. 열을 반복하고 0으로 만 구성된 열을 삭제하고 싶습니다. 지금까지 시도한 내용은 다음과 같습니다.

ones = []
zeros = []
for year in years:
    for i in range(0,599):
        if year[str(i)].values.any() == 1:
            ones.append(i)
        if year[str(i)].values.all() == 0:
            zeros.append(i)
    for j in ones:
        if j in zeros:
            zeros.remove(j)
    for q in zeros:
        del year[str(q)]

연도는 내가 분석하는 여러 연도의 데이터 프레임 목록이며 1은 1이있는 열로 구성되고 0은 모두 0을 포함하는 열의 목록입니다. 조건에 따라 열을 삭제하는 더 좋은 방법이 있습니까? 어떤 이유로 1 열이 0 목록에 있는지 확인하고 0 목록에서 제거하여 모든 0 열 목록을 가져와야합니다.

df.loc[:, (df != 0).any(axis=0)]

작동 방식에 대한 분석은 다음과 같습니다.

In [74]: import pandas as pd

In [75]: df = pd.DataFrame([[1,0,0,0], [0,0,1,0]])

In [76]: df
Out[76]: 
   0  1  2  3
0  1  0  0  0
1  0  0  1  0

[2 rows x 4 columns]

df != 0df0이 아닌 True 인 부울 DataFrame을 만듭니다 .

In [77]: df != 0
Out[77]: 
       0      1      2      3
0   True  False  False  False
1  False  False   True  False

[2 rows x 4 columns]

(df != 0).any(axis=0)0이 아닌 항목이있는 열을 나타내는 부울 Series를 반환합니다. (이 any작업은 0 축, 즉 행을 따라 값을 단일 부울 값으로 집계합니다. 따라서 결과는 각 열에 대해 하나의 부울 값입니다.)

In [78]: (df != 0).any(axis=0)
Out[78]: 
0     True
1    False
2     True
3    False
dtype: bool

다음 df.loc열을 선택하는 데 사용할 수 있습니다.

In [79]: df.loc[:, (df != 0).any(axis=0)]
Out[79]: 
   0  2
0  1  0
1  0  1

[2 rows x 2 columns]

0 열을 "삭제"하려면 df다음을 다시 할당하십시오 .

df = df.loc[:, (df != 0).any(axis=0)]

사용하는 다른 방법은 다음과 같습니다.

df.replace(0,np.nan).dropna(axis=1,how="all")

unutbu의 솔루션과 비교할 때이 방법은 분명히 느립니다.

%timeit df.loc[:, (df != 0).any(axis=0)]
652 µs ± 5.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

%timeit df.replace(0,np.nan).dropna(axis=1,how="all")
1.75 ms ± 9.49 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

열이없는 이름을 가져 오는 보다 표현적인 방법 을 원하는 경우 이름을 인쇄 / 기록하고 제자리에 놓을 수 있습니다 .

zero_cols = [ col for col, is_zero in ((df == 0).sum() == df.shape[0]).items() if is_zero ]
df.drop(zero_cols, axis=1, inplace=True)

일부 고장 :

# a pandas Series with {col: is_zero} items
# is_zero is True when the number of zero items in that column == num_all_rows
(df == 0).sum() == df.shape[0])

# a list comprehension of zero_col_names is built from the_series
[ col for col, is_zero in the_series.items() if is_zero ]

열에 일부 NaN 값이있는 경우 0과 NaN이 모두있는 열을 제거하려는 경우이 방법을 사용할 수 있습니다.

df.loc[:, df.sum() != 0]