有條件地從 pandas dataframe 中刪除行

Question

我正在嘗試有條件地刪除 pandas dataframe 中的行並遇到麻煩。 例如，我想刪除下例中 dataframe 的第二行和第三行。

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"])

我試過了：

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

但出現錯誤“TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index”

我也按照下面的建議嘗試過這個並得到了意外的 output：

Answer 1

嘗試

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

Answer 2

將ne與all一起使用：

df = df.loc[df[['num2','num3']].ne(0).all(axis=1)]
print(df)
   num1  num2  num3  num4
0    12    10     7     0
3     0     6     7     5
4     4    11     3     4
5     5     2     5     0

這是我執行的屏幕截圖：