在工作中我們經常會遇到刪除某些不符合條件的數據，而且有時候是刪除多條，在這里我提供一個簡單的操作辦法
Question：刪除有2個0以上的行（包含2個）
先看下完整代碼
# 模擬數據
df = pd.DataFrame({'a':[1,0,2,1,3],'b':[0,2,1,0,1],'c':[0,2,1,0,0],'d':[1,2,0,0,0]})
# 統計數據
sums = (df == 0).astype(int).sum(axis=1)
# 獲取符合條件的行索引
sums_result = list(sums[sums>1].index)
# 刪除
df = df.drop(sums_result, axis=0)
效果：
分析：
1、我們先讀取數據
當然這個數據可以從excel或者其他地方讀取
df = pd.DataFrame({'a':[1,0,2,1,3],'b':[0,2,1,0,1],'c':[0,2,1,0,0],'d':[1,2,0,0,0]})
df # 打印df
2、統計每一行包含0的個數
sums = (df == 0).astype(int).sum(axis=1)
sums # 打印sums
從上圖我們看到每一行包含的零的個數，這個數據是一個 Series類型的數據。
0、3、4行符合我們的要求，我們需要刪除。
3、按要求找到我們要刪除的行 的 索引
注意，我們這里統計的是所有的符合條件的行，這樣一列我們可以避免使用for循環去刪除，就可以一次性去刪除符合條件的行
# 這樣是返回Series的數據，需要使用下面的轉換，我們最終是需要符合條件的集合
sums_result = sums[sums>1]
sums_result # 打印sums_result
注意，這里我們需要將Series轉換成 List數據 才行，因為后面drop接口需要接收的是符合條件的縮影
sums_result = list(sums[sums>1].index)
sums_result # 打印sums_result
這里我們可以改變條件，比如刪除每行0有2個或者有1個的條件
4、執行刪除
df = df.drop(sums_result, axis=0)
df # 打印df
從上圖可以看到我們已經刪除了了符合條件的行，在這個drop刪除函數中，我們傳進去的是一個索引列表集合。