如何删除Pandas中小于1%的行数中包含非零值的列？

在Pandas中，可以通过以下步骤删除包含非零值的列，并且这些列所在的行数小于总行数的1%：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个DataFrame示例数据：

data = {'A': [1, 2, 0, 4, 5],
        'B': [0, 0, 0, 0, 0],
        'C': [0, 3, 0, 0, 0],
        'D': [0, 0, 0, 6, 0]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 计算每列非零值的个数：

non_zero_counts = df.astype(bool).sum(axis=0)

1. 确定小于1%的行数：

threshold = int(0.01 * df.shape[0])

1. 通过布尔索引删除小于1%的行数中非零值的列：

df = df.loc[df.astype(bool).sum(axis=1) > threshold]

这样，就可以删除Pandas中小于1%的行数中包含非零值的列。在上述代码中，首先将DataFrame转换为布尔型，然后使用sum函数计算每列非零值的个数，接着通过逻辑比较筛选出超过阈值的行，并将其重新赋值给df。需要注意的是，此代码只删除了小于1%的行数中包含非零值的列，其他行和列保持不变。

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