根据特定值在熊猫中放行的其他方法

Question

我正试图从pandas df中删除等于0的行，我只需要删除特定行的0，因为其他具有0值的行都可以。我一直在尝试各种代码变体，这些变体我将在这里列出而没有影响。有人知道为什么它不起作用或不正确吗？

我尝试使用：

df = df[df.Columnname != 0] 

和

df = df['df.Columnname != 0']

我尝试将0值更改为NaN，然后​​像这样删除NaN：

columns = ['columnname']
df = df.replace('0', pd.np.nan).dropna(axis=0, how='any', subset=columns))

我也尝试了在这些论坛中找到的各种变化，没有任何影响。任何帮助是极大的赞赏！预先感谢。

Answer 1

如果要删除具有所有NaN值的所有行，则可以使用'how'参数

df.dropna(how='all')

如果传递how ='any'，它将删除所有至少具有NaN值的列。 如果要通过指定列或特定行来删除，请指定一个代码段。