パンダでゼロのみを含む列を削除するにはどうすればよいですか？

現在、値が1と0の列で構成されるデータフレームがあります。列を反復処理して、0のみで構成される列を削除したいと思います。これが私がこれまでに試したことです：

ones = []
zeros = []
for year in years:
    for i in range(0,599):
        if year[str(i)].values.any() == 1:
            ones.append(i)
        if year[str(i)].values.all() == 0:
            zeros.append(i)
    for j in ones:
        if j in zeros:
            zeros.remove(j)
    for q in zeros:
        del year[str(q)]

分析しているさまざまな年のデータフレームのリストは年であり、1は1を含む列で構成され、ゼロはすべてゼロを含む列のリストです。条件に基づいて列を削除するより良い方法はありますか？何らかの理由で、1の列がゼロのリストにも含まれているかどうかを確認し、それらをゼロのリストから削除して、すべてのゼロの列のリストを取得する必要があります。

df.loc[:, (df != 0).any(axis=0)]

仕組みの内訳は次のとおりです。

In [74]: import pandas as pd

In [75]: df = pd.DataFrame([[1,0,0,0], [0,0,1,0]])

In [76]: df
Out[76]: 
   0  1  2  3
0  1  0  0  0
1  0  0  1  0

[2 rows x 4 columns]

df != 0dfがゼロ以外の場合にTrueであるブールDataFrameを作成します。

In [77]: df != 0
Out[77]: 
       0      1      2      3
0   True  False  False  False
1  False  False   True  False

[2 rows x 4 columns]

(df != 0).any(axis=0)どの列にゼロ以外のエントリがあるかを示すブール系列を返します。（このany操作では、0軸に沿った値（つまり、行に沿った値）が1つのブール値に集約されます。したがって、結果は各列に1つのブール値になります。）

In [78]: (df != 0).any(axis=0)
Out[78]: 
0     True
1    False
2     True
3    False
dtype: bool

そして、df.locそれらの列を選択するために使用できます。

In [79]: df.loc[:, (df != 0).any(axis=0)]
Out[79]: 
   0  2
0  1  0
1  0  1

[2 rows x 2 columns]

ゼロ列を「削除」するには、次を再割り当てしdfます。

df = df.loc[:, (df != 0).any(axis=0)]

使用する別の方法は次のとおりです

df.replace(0,np.nan).dropna(axis=1,how="all")

unutbuのソリューションと比較すると、この方法は明らかに遅くなります。

%timeit df.loc[:, (df != 0).any(axis=0)]
652 µs ± 5.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

%timeit df.replace(0,np.nan).dropna(axis=1,how="all")
1.75 ms ± 9.49 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

ゼロ列の名前をより表現力豊かに取得して、それらを印刷/ログに記録し、名前でその場にドロップできるようにしたい場合は、次のようにします。

zero_cols = [ col for col, is_zero in ((df == 0).sum() == df.shape[0]).items() if is_zero ]
df.drop(zero_cols, axis=1, inplace=True)

いくつかの故障：

# a pandas Series with {col: is_zero} items
# is_zero is True when the number of zero items in that column == num_all_rows
(df == 0).sum() == df.shape[0])

# a list comprehension of zero_col_names is built from the_series
[ col for col, is_zero in the_series.items() if is_zero ]

列にいくつかのNaN値がある場合、0とNaNの両方を持つ列を削除する場合は、このアプローチを使用することをお勧めします。

df.loc[:, df.sum() != 0]