根据 df 列中每个条目中的 numpy 数组的总和删除行

Question

我觉得我做的比它应该做的更难：我拥有的是一个数据框，其中包含一些列，其条目每个都包含 numpy 数组（包含这些数组的列的名称在一个名为 names_of_cols_that_contain_arrays 的数组中）。我想要做的是过滤掉这些 numpy 数组的总和值为 0 的行。 This is a similar question on which my code is based, but it doesn't seem to work with the iterator over rows in each column.

我目前在我的代码中是

for col_name in names_of_cols_that_contain_arrays:
  for i in range(len(df[col_name])):
    df = df[df[col_name][i].sum() > 0.0]

这似乎不是那么有效，但这是第一次尝试，明确地通过了我认为正确的方法。但这似乎返回一个布尔值，即

Traceback
...
KeyError: True

事实上，在大多数情况下，对于上面的代码，我会收到一些与返回的布尔值相关的错误。任何指针将不胜感激，在此先感谢！

Answer 1

IIUC：

你可以试试：

df=df.loc[df['names_of_cols_that_contain_arrays'].map(sum)>0]
#OR
df=df.loc[df['names_of_cols_that_contain_arrays'].map(np.sum).gt(0)]

使用的示例数据框：

from numpy import array

d={'names_of_cols_that_contain_arrays': {0: array([-1,  0, -8]),
  1: array([-1, -2,  5])}}

df=pd.DataFrame(d)