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Numpy(Pandas)删除全为零的列的方法
站长资源 2024/11/19 佚名
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在处理numpy数组，有这个需求，故写下此文：

使用np.argwhere和np.all来查找索引。要使用np.delete删除它们。

示例1

import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 0, 3, 0],
       [4, 5, 0, 6, 0],
       [7, 8, 0, 9, 0]])

idx = np.argwhere(np.all(a[..., :] == 0, axis=0))
a2 = np.delete(a, idx, axis=1)

print(a2)

"""
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
"""

示例2

import numpy as np

array1 = np.array([[1,0,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,1,1,0,1,0,0],
          [0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,0,0,1,0,1,0,0,1,1,1],
          [0,0,1,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,1,1],
          [0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,0,0,1,0,0,1,1],
          [0,0,1,0,0,1,1,1,0,1,0,1,1,0,1,1,0,0,1,0],
          [1,0,1,0,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,1,1,0,0,1,0],
          [1,0,1,0,1,1,0,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,1],
          [0,1,0,0,1,0,0,0,1,0,1,1,1,0,1,0,0,1,1,0],
          [0,1,0,0,1,0,0,1,1,0,1,1,1,0,0,1,0,1,0,0],
          [1,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,1,1,0,0,1,0,1,0,0]])

mask = (array1 == 0).all(0)
column_indices = np.where(mask)[0]
array1 = array1[:,~mask]

print("raw array", array1.shape)  # raw array (10, 20)
print("after array",array1.shape) # after array (10, 17)
print("=====x=====\n",array1)

其它查看：https://moonbooks.org/Articles/How-to-remove-array-rows-that-contain-only-0-in-python/

pandas 删除全零列

from pandas import DataFrame

df1=DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index=['a','b','c','d'],columns=['one','two','three','four'])   # 创建一个dataframe
df1.loc['e'] = 0          # 优雅地增加一行全0
df1.ix[(df1==0).all(axis=1), :]  # 找到它
df1.ix[~(df1==0).all(axis=1), :]  # 删了它
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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