删除重复的熊猫行，并保持每行的值不为零

Question

我有这个df（实际上，我有更多重复的行）：

    xx    yy    zz   name
A  5      6      0    A
A  0      0     -1    A
C  6      7      5    C

如何合并那些索引相同的2行，并且只保留其中的值与零不同？所需的输出将是：

    xx    yy    zz   name
A  5      6     -1    A
C  6      7      5    C

Answer 1

您可以尝试df.where和groupby first

df.where(df.ne(0)).groupby(level=0).first()

Out[161]:
    xx   yy   zz name
A  5.0  6.0 -1.0    A
C  6.0  7.0  5.0    C

Answer 2

尝试

df.replace({0: None}).groupby(df.index).max()

    xx  yy  zz  name
A   5   6   7   A
C   6   7   5   C

它首先用None替换0个元素，而max中的groupby则将其忽略。

Answer 3

您还可以使用replace，bfill，query和duplicated：

df.replace(0, np.NaN).bfill().query('~index.duplicated()')

输出

    xx   yy   zz name
A  5.0  6.0 -1.0    A
C  6.0  7.0  5.0    C