python - 在 Pandas DataFrame 中选择包含至少一个 True 值的列的最佳解决方案

Question

In [4]: df = pd.DataFrame({'a': [True, False, True], 'b': [False, False, False], 
   ...: 'c': [False, False, False], 'd': [False, True, False], 
   ...: 'e': [False, False, False]})                                                                                                                                                                                                                                              


In [5]: df                                                                                                                                                                                                                                                                        
Out[5]: 
       a      b      c      d      e
0   True  False  False  False  False
1  False  False  False   True  False
2   True  False  False  False  False

In [6]: df[df.any()[df.any()].index]                                                                                                                                                                                                                                              
Out[6]: 
       a      d
0   True  False
1  False   True
2   True  False

[6] 下的代码做了我想要的。然而，我的问题是:有更好的解决方案吗？也就是说，更简洁和/或更优雅。

Answer 1

一种直接的方法是使用 df.loc使用 df.any() 生成的掩码作为输入:

df.loc[:, df.any()]

       a      d
0   True  False
1  False   True
2   True  False

另一种选择是索引 df.columns ,

df[df.columns[df.any()]]

或者，df.keys() :

df[df.keys()[df.any()]]

       a      d
0   True  False
1  False   True
2   True  False