Pandas如何根据Trade行的0-Flat取值删除DataFrame对应列

我有如下Pandas DataFrame，想要删除所有在"Trade"行中取值为"0-Flat"的列，请问该如何实现？

核心逻辑是先提取Trade行的所有取值，做布尔判断后筛掉不符合要求的列就行，1行代码就能搞定：

# 保留所有Trade行取值不等于"0-Flat"的列
df = df.loc[:, df.loc["Trade"] != "0-Flat"]

代码逻辑拆解 #

• df.loc["Trade"]：取出行索引（行名）为Trade的整行数据，返回的Series索引对应原表的所有列名，值就是对应列在Trade行的具体内容
• != "0-Flat"：对这行的每个值做判断，生成由True/False组成的布尔序列，值为True代表对应列是需要保留的
• df.loc[:, 布尔序列]：是Pandas做行列筛选的标准写法，逗号前的:代表保留全部行，逗号后传入布尔序列就只会保留序列值为True的列

特殊情况适配 #

如果Trade不是行名，而是存在某一列（比如列名是row_tag）里的行标识，就用下面的写法：

# 先定位到Trade所在的行，再执行列筛选
trade_line = df[df["row_tag"] == "Trade"].iloc[0]
df = df.loc[:, trade_line != "0-Flat"]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者alwaysJuniorDev