基于多种条件的熊猫NaNs数据投行

Question

我有一张有很多NaNs的数据。

y列表示事件的计数，val表示该列中每个事件的值，total表示两列的乘法。

许多列有零，许多列有NaNs，因为values不可用(多达80%的数据丢失)是4列。

y17 y18 y19 y20 val17 va18 val19 val20 total17 total18 total19 total20
 1   2   1   2    2    2     2    2       1      4        2      4
 2   2   2   2    2    2     2    2       4      4        4      4
 3   3   3   3   NaN  NaN   NaN  NaN     NaN    NaN      NaN    NaN
 0   0   0   0    1    2     3    4       0      0        0      0
 0   0   0   0   NaN  NaN   NaN  NaN     NaN    NaN      NaN    NaN

我希望保留所有值都为零和数字为的行，并保留前四列(多个条件)具有零的行。

预期产出

y17 y18 y19 y20 val17 va18 val19 val20 total17 total18 total19 total20
 1   2   1   2    2    2     2    2       1      4        2      4
 2   2   2   2    2    2     2    2       4      4        4      4
 0   0   0   0    1    2     3    4       0      0        0      0
 0   0   0   0   NaN  NaN   NaN  NaN     NaN    NaN      NaN    NaN

谢谢!

Answer 1

只需使用all传递条件

out = df[df.iloc[:,:4].eq(0).all(1) | df.notna().all(1)]
Out[386]: 
   y17  y18  y19  y20  val17  ...  val20  total17  total18  total19  total20
0    1    2    1    2    2.0  ...    2.0      1.0      4.0      2.0      4.0
1    2    2    2    2    2.0  ...    2.0      4.0      4.0      4.0      4.0
3    0    0    0    0    1.0  ...    4.0      0.0      0.0      0.0      0.0
4    0    0    0    0    NaN  ...    NaN      NaN      NaN      NaN      NaN
[4 rows x 12 columns]