熊貓數據框刪除具有一定值的行，直到該值發生變化

Question

我有一個數據幀在數據幀的頂部有零。這些零點充當了NAs。我想刪除它們，直到其他值開始出現。

所以，我想這個數據幀：

df_ 
    Out[114]: 
        A   B   C 
    2016-08-27 -0.263963 0.000000 0.693514 
    2016-08-28 -0.085663 0.000000 -0.715981 
    2016-08-29 1.408283 0.000000 2.513716 
    2016-08-30 -0.591532 0.000000 -1.468227 
    2016-08-31 -0.973261 0.000000 0.848670 
    2016-09-01 0.694384 -0.214615 0.561752 
    2016-09-02 -1.468527 0.259413 1.195574 
    2016-09-03 -1.471785 0.006788 0.688078 
    2016-09-04 -0.817770 0.453037 0.632851 
    2016-09-05 1.129863 0.000000 -0.296562 

下降只是前5行，但保留其餘的（包括最後的），因爲列「B」包含在前五排零。

Answer 1

您可以測試是否所有的行不等於0與all和axis=1，我們用它來掩蓋DF和呼叫first_valid_index並使用此切片DF：

In [40]: 
df.loc[df[(df != 0).all(axis=1)].first_valid_index():] 

Out[40]: 
        A   B   C 
2016-09-01 0.694384 -0.214615 0.561752 
2016-09-02 -1.468527 0.259413 1.195574 
2016-09-03 -1.471785 0.006788 0.688078 
2016-09-04 -0.817770 0.453037 0.632851 
2016-09-05 1.129863 0.000000 -0.296562 

這裏是從輸出內部測試：

In [37]: 
(df != 0).all(axis=1) 

Out[37]: 
2016-08-27 False 
2016-08-28 False 
2016-08-29 False 
2016-08-30 False 
2016-08-31 False 
2016-09-01  True 
2016-09-02  True 
2016-09-03  True 
2016-09-04  True 
2016-09-05 False 
dtype: bool