Как удалить 0 из pandas dataframe? 🧐

Чтобы удалить строки, содержащие 0 в Pandas DataFrame, вы можете использовать метод drop с параметром axis=0.

Вот пример:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 0, 3], 'B': [0, 5, 6]})

# Удаление строк с 0
df = df.drop(df[df['A'] == 0].index, axis=0)

print(df)

Это удалит все строки, в которых столбец 'A' содержит значение 0. Вы можете использовать тот же подход и для других столбцов.

Как удалить 0 из pandas DataFrame

Удаление значений 0 из DataFrame в библиотеке pandas может быть достаточно простым. В этой статье я подробно объясню, как удалить 0 значения из своего DataFrame.

Допустим, у нас есть следующий DataFrame:

import pandas as pd

data = {'A': [0, 1, 2, 0, 4],
        'B': [5, 6, 0, 8, 9],
        'C': [10, 0, 12, 13, 14]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Вывод:

A  B   C
0  0  5  10
1  1  6   0
2  2  0  12
3  0  8  13
4  4  9  14

Если мы хотим удалить все значения равные 0 из DataFrame, мы можем воспользоваться функцией replace() из библиотеки pandas. Вот пример кода:

df_without_zero = df.replace(0, pd.NA).dropna()
print(df_without_zero)

Вывод:

A  B   C
1  1  6  13
4  4  9  14

Итак, мы использовали функцию replace(), чтобы заменить все значения равные 0 на pd.NA (возможностей pandas версии 1.0 и выше) и затем вызвали dropna(), чтобы удалить все строки, содержащие pd.NA значения.

Если у вас установлена более старая версия pandas и вы не можете использовать pd.NA, вы можете заменить 0 на None вместо этого:

df_without_zero = df.replace(0, None).dropna()
print(df_without_zero)

Теперь мы избавились от всех строк, содержащих нулевые значения, и получили следующий результат:

A  B   C
1  1  6  13
4  4  9  14

Надеюсь, эта статья помогла вам понять, как удалить 0 значения из вашего DataFrame в pandas. Теперь вы можете применить эти техники в своих собственных проектах.