我有一个Pandas数据框，它告诉我商店中商品的每月销售额df.head()：
ID month sold
0 150983 0 1.0
1 56520 0 13.0
2 56520 1 7.0
3 56520 2 13.0
4 56520 3 8.0
我要删除上个月没有销售的所有ID。即month == 33 & sold == 0。进行以下操作
unwanted_df = df[((df['month'] == 33) & (df['sold'] == 0.0))]
我只得到46行，这太少了。但没关系，无论如何我都希望数据具有不同的格式。上表的透视图正是我想要的：
pivoted_df = df.pivot(index='month', columns = 'ID', values = 'sold').fillna(0)
pivoted_df.head()
ID 0 2 3 5 6 7 8 10 11 12 ... 214182 214185 214187 214190 214191 214192 214193 214195 214197 214199
month
0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
4 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
题。如何删除最后一行中值为0的列pivoted_df？
您可以使用以下一行代码完成此操作：
pivoted_df= pivoted_df.drop(pivoted_df.columns[pivoted_df.iloc[-1,:]==0],axis=1)
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