从列中的值过滤来自多标头DataFrame的行

Question

我正在构建一个Python脚本来执行以下操作：

1. 列出目录

中的CSV

2. 将单个CSV文件读取到DataFrame - ＆gt; “数据”（第2行（参数名称）和第3行（参数单位）定义为标题）。

3. 如果列“TMOD1”，“TMOD2”，“TMOD3”和“TMOD4”中的值为0（如果一个不为0，整行必须去），则只保留行

4. 使用单位“bit”删除所有列（ - ＆gt;参数）

5. 删除超过所有行的行10“NaN”值

6. 将过滤后的DataFrame“data”附加到DataFrame“result”

7. 对所有CSV文件迭代步骤2-7

8. 将生成的DataFrame“result”保存为新的CSV文件

我坚持如何实施第3步和第4步，其他一切正常。

我在第3步尝试了以下内容：

data = data[(data.TMOD1 == 0) & (data.TMOD2 == 0) & (data.TMOD3 == 0) & (data.TMOD4 == 0)]

以下是第4步：

data.drop(labels='bit', axis=1, level=1, inplace=True)

当退出第3步并使用多标题行DataFrame时，第4步可以正常工作。

但是，步骤3仅在切换到单个标题行DataFrame时有效 - 在这种情况下，步骤4显然不起作用。

我想我搞砸了正确的标题级别。

Answer 1

data = data[(data['TMOD1']['bit'] == 0) & (data['TMOD2']['bit'] == 0) & (data['TMOD3']['bit'] == 0) & (data['TMOD4']['bit'] == 0)]

似乎工作。我昨天尝试的时候不知道为什么没有。

是否有可能将第二个标签（“位”）留空？原始数据中的标签有时会有所不同（例如“位”，“位”或“无单位”）。