更新：基于 Python 3.6+ 中的单个值跨多列过滤行的更 Pythonic 方法

如何解决更新：基于 Python 3.6+ 中的单个值跨多列过滤行的更 Pythonic 方法

我正在寻求有关如何简化代码的帮助。数据框 > 100k 行，并且可以有多个包含字符串和整数混合的列。这是一个示例 df：

data = {
    "Area_1": [0,100,200,0],"Area_2": [0,100],"Area_3": [0,"id": ["gene_x","gene_y","gene_z","gene_i"],}
df = pd.DataFrame(data,columns=["id","Area_1","Area_2","Area_3"])

这是我认为可以简化大量有效但只能处理 3 列的代码的代码。如果所有列都包含整数 0，我现在想接受任意数量的列并过滤行。

Expected output :
everything in the dataframe but the row containing gene_x.

当前代码：

cut=r'^Area'
blade = df.columns.str.contains(cut)
df[(df.loc[:,blade] > 0).any(axis=1)]

数据框示例：

目前，此代码执行时不会出错，但会返回未按预期过滤的 df。 我的期望是删除不包含值 >0

的任何行

先谢谢你！

解决方法

可以尝试以下方法。

创建数据框

import pandas as pd

data = {
    "Area_1": [0,100,200,0],"Area_2": [0,100],"Area_3": [0,"id": ["gene_x","gene_y","gene_z","gene_i"],}
df = pd.DataFrame(data,columns=["id","Area_1","Area_2","Area_3"])
df = df.set_index("id")
print(df)

输出：

        Area_1  Area_2  Area_3
id                            
gene_x       0       0       0
gene_y     100       0       0
gene_z     200     100       0
gene_i       0     100     100

创建一个布尔掩码，指示我们想要的行

# Subset the columns we are interested in.
df_tmp = df.filter(regex="^Area_",axis="columns")
mask = df_tmp == 0
print(mask.head())

# Collapse across columns
all_cols_zero = mask.all(axis=1)
print(all_cols_zero)

输出：

        Area_1  Area_2  Area_3
id                            
gene_x    True    True    True
gene_y   False    True    True
gene_z   False   False    True
gene_i    True   False   False

id
gene_x     True
gene_y    False
gene_z    False
gene_i    False
dtype: bool

将布尔掩码应用于我们的原始数据帧

# Keep rows where at least one column is non-zero.
# The ~ gets the inverse. So True becomes False.
df.loc[~all_cols_zero,:]

输出：

        Area_1  Area_2  Area_3
id                            
gene_y     100       0       0
gene_z     200     100       0
gene_i       0     100     100