Question

我有一个data.frame：

SelectVar
     a   b  c   d   e   f   g   h   i j k l ll m n o p  q   r
1 Dxa8 Dxa8 0 Dxa8 Dxa8 0 Dxa8 Dxa8 0 0 0 0  0 0 0 0 0 Dxc8 0
2 Dxb8 Dxc8 0 Dxe8 Dxi8 0 tneg tpos 0 0 0 0  0 0 0 0 0 Dxi8 0

我想删除数据框中两行中零值的列，因此它产生如下数据框：

SelectVar
     a   b    d    e    g   h     q   
1 Dxa8 Dxa8 Dxa8 Dxa8 Dxa8 Dxa8  Dxc8 
2 Dxb8 Dxc8 Dxe8 Dxi8 tneg tpos  Dxi8

尝试过：

SelectVar!=0

产生一个真/假数据帧，并且：

SelectVar[, colSums(abs(SelectVar)) ! == 0]

会产生错误。

如何删除每行中值为零的列？

Answer 1

你几乎拥有它。将这两者放在一起：

 SelectVar[, colSums(SelectVar != 0) > 0]

这是有效的，因为因子列被评估为＆gt; = 1的数字。

Answer 2

对dplyr友好的解决方案：

SelectVar %>% select_if(colSums(.) != 0)

Answer 3

尝试

SelectVar[, !apply(SelectVar == 0, 2, all)]

这是从这里取的：

Delete all columns with 0 from matrix

Answer 4

根据平均执行时间，较快的选项约为40％

np.T

我们可以用一个简单的示例数据框架（包括3,000列和两个观察值）对这两个选项进行基准测试。

list_imp  =  [1,5,7,5,2,7,4,7,2,8,8,3,0,9,6,9]
df = pd.DataFrame(np.array(list_imp).reshape(-1,4).T, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

   A  B  C  D
0  1  2  2  0
1  5  7  8  9
2  7  4  8  6
3  5  7  3  9

Answer 5

要删除仅包含零的任何和所有列，只需将数据框传递到以下函数：

remove_zero_cols <- function(df) {
  rem_vec <- NULL
  for(i in 1:ncol(df)){
    this_sum <- summary(df[,i])
    zero_test <- length(which(this_sum == 0))
    if(zero_test == 6) {
      rem_vec[i] <- names(df)[i]
    }
  }
  features_to_remove <- rem_vec[!is.na(rem_vec)]
  rem_ind <- which(names(df) %in% features_to_remove)
  df <- df[,-rem_ind]
  return(df)
}

示例：

iris$Sepal.Width <- 0
new_df <- remove_zero_cols(iris)
print(new_df)

Answer 6

您可以尝试

   [row, column] = SelectVar.shape
    for j in range(column):
       if np.all(SelectVar.iloc[:, j] == 0):
           SelectVar = SelectVar.drop(SelectVar.columns[j], axis=1, inplace=True)

Answer 7

最新答案，但可以在这里使用的其他基本R方法是断言每列的最小值或最大值不是零：

colMax <- sapply(SelectVar, max, na.rm=TRUE)
colMin <- sapply(SelectVar, min, na.rm=TRUE)
SelectVar[, colMin != 0 | colMax != 0]

Answer 8

自dplyr 1.0.0起的一种选择可能是：

df %>%
 select(where(~ any(. != 0)))

     a    b    d    e    g    h    q
1 Dxa8 Dxa8 Dxa8 Dxa8 Dxa8 Dxa8 Dxc8
2 Dxb8 Dxc8 Dxe8 Dxi8 tneg tpos Dxi8

Answer 9

以上所有答案都有效-
但对于我们中的一些人来说，按照目标 remove columns with zero values 阅读的最直观的解决方案可能是：

df %>% select(where(~ sum(.) != 0))

你可以把它读成：
For every column (~), remove it (!=) if its sum (sum(.)) is zero

从数据框中删除零值的列

9 个答案: