如何在Python数据框架中显示不为零的行和列

在Python中，使用数据框架（DataFrames）进行数据分析是一个非常常见的需求。其中，显示不为零的行和列也是一个关键的处理方式。下面是在Python数据框架中显示不为零的行和列的详细攻略：

确定数据框架

在Python中，我们可以使用pandas包中的数据框架（DataFrames）进行数据处理。首先，我们需要读取数据并创建数据框架，例如：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 0, 3, 0],
        'B': [0, 2, 0, 4],
        'C': [5, 0, 7, 8],
        'D': [0, 9, 0, 11]}
df = pd.DataFrame(data)

我们创建了一个数据字典data，并使用pd.DataFrame()函数创建了一个名为df的数据框架。数据框架中包含了4个列A、B、C、D，以及4个行。

确认不为零的行和列

现在，我们需要确认哪些行和列是不为零的。对于行而言，我们可以使用sum()函数来对每行进行求和，并判断是否为零。对于列而言，我们可以使用transpose()函数将数据框架进行转置，然后使用相同的方法进行判断。例如：

# 确认不为零的行
non_zero_rows = df[df.sum(axis=1) != 0]

# 确认不为零的列
non_zero_cols = df.transpose()[df.sum(axis=0) != 0].transpose()

在这里，我们使用了sum()函数对每行或每列求和的结果，然后使用 != 0 来判断是否为零。如果不为零，就将其保存到一个新的数据框架当中，即non_zero_rows和non_zero_cols。

显示不为零的行和列

现在，我们已经确认了不为零的行和列，接下来我们需要将其显示出来。我们可以直接打印数据框架，也可以使用to_csv()函数将其保存到文件中。例如：

# 显示不为零的行
print(non_zero_rows)

# 显示不为零的列
print(non_zero_cols)

# 将不为零的列保存到文件中
non_zero_cols.to_csv('non_zero_cols.csv', index=False)

在这里，我们使用了print()函数将不为零的行和列打印出来。如果需要将不为零的列保存到文件中，可以使用to_csv()函数。

完整代码示例

import pandas as pd

# 创建数据框架
data = {'A': [1, 0, 3, 0],
        'B': [0, 2, 0, 4],
        'C': [5, 0, 7, 8],
        'D': [0, 9, 0, 11]}
df = pd.DataFrame(data)

# 确认不为零的行
non_zero_rows = df[df.sum(axis=1) != 0]

# 确认不为零的列
non_zero_cols = df.transpose()[df.sum(axis=0) != 0].transpose()

# 显示不为零的行
print(non_zero_rows)

# 显示不为零的列
print(non_zero_cols)

# 将不为零的列保存到文件中
non_zero_cols.to_csv('non_zero_cols.csv', index=False)

以上就是在Python数据框架中显示不为零的行和列的详细攻略，希望能对你有所帮助！