有条件地从熊猫数据框中删除行

Question

我试图有条件地从熊猫数据框中删除行并遇到麻烦。例如，在下面的示例中，我想从数据框中删除第二行和第三行。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([

    [12, 10, 7, 0],

    [11, 0, 0, 3],

    [0, 0, 0, 0],

    [0, 6, 7, 5],

    [4, 11, 3,4],

    [5, 2, 5, 0]],

    columns=["num1", "num2","num3","num3"])

我试过了：

df.loc[~(df['num2','num3']==0).all(axis=1)]

但得到错误“TypeError：只有整数标量数组可以转换为标量索引”

我也按照下面的建议尝试过这个并得到了意外的输出：

Answer 1

尝试df.loc[(df['num2']!=0) & (df['num2']!=0)]

Answer 2

用作：ne_alldf = df.loc[df[['num2','num3']].ne(0).all(axis=1)]print(df)   num1  num2  num3  num40    12    10     7     03     0     6     7     54     4    11     3     45     5     2     5     0这是我执行的屏幕截图：