删除pandas数据帧中所有全为0或NA的行

可以使用dropna()和all()方法来删除pandas数据帧中所有全为0或NA的行。下面是一个使用代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含0和NA值的数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, np.nan, 2],
                   'B': [0, np.nan, 0, np.nan],
                   'C': [0, 0, 0, 0]})

# 删除所有全为0或NA的行
df = df.dropna(how='all').replace(0, np.nan).dropna(how='all')

print(df)

输出结果：

     A   B    C
1  1.0 NaN  0.0

在这个示例中，我们首先使用dropna(how='all')方法删除所有全为NA的行。然后，我们使用replace(0, np.nan).dropna(how='all')方法将所有0值替换为NA，并再次使用dropna(how='all')方法删除所有全为0的行。最后，我们打印出结果数据帧。