从数据框中删除布尔行

Question

如何快速删除A、B和C都为false的行？

我尝试了：

df3 = df[~(~(df['A'])& ~(df['B']) & ~(df['C']) )]
df3
   com     A        B           C
0  as     TRUE    FALSE       FALSE
1  da     TRUE    FALSE       FALSE

- asd

Answer 1

删除行，其中 A、B 和 C 同时为 false。

使用 df.sum 沿着 axis=1 进行求和，并进行比较，如果这些列的总和不等于0，则使用df.ne从行中删除它们。

out = df[df[['A','B','C']].sum(1).ne(0)].copy()

- anky

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谢谢！您介意解释一下吗？我没有完全理解。 - asd

当你对列“A，B，C”的每一行求和时，如果存在任何“True”值，则会返回1个或多个，因此我检查总和是否不等于零（这意味着该行的所有列都为“False”）。 - anky

谢谢。出于好奇，我写的代码有什么问题吗？我是否误解了某些语法或者其他方面的东西？ - asd

如果你执行的是 False&False&False（即 False），假设行中的所有列都为 False，然后你对其进行反转（~），它将始终返回 True，因此对于具有所有 False 值的行，它仍然返回 True，因此不会删除它。 - anky

Answer 2

稍等片刻 任何

df[df[['A','B','C']].any(1)]

- BENY

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这是最简单的内置方式..!! - anky

我完全同意，我过度思考了这个问题。 - Chris Adams

Answer 3

一种使用沿轴1的all的替代方法。第二个 ~ 运算符直接 - 直接在 df 之前，将所有 False 反转为 True。如果所有列值都是 True，则 all 返回 True，然后再次使用 ~ 将其反转，以索引实际上全部为 False 的行：

df3 = df[~(~df[['A', 'B', 'C']]).all(1)]

- Chris Adams