演示：
样本DF：
In [7]: import stringIn [8]: df = pd.Dataframe(np.random.randint(100, size=(10,10)), columns=list(string.ascii_letters[:10]))In [9]: dfOut[9]: a b c d e f g h i j0 95 79 14 64 97 3 0 49 84 21 52 82 72 40 55 26 21 69 2 352 30 63 27 63 14 23 70 62 83 803 23 90 96 43 75 23 27 47 83 404 82 87 63 37 36 58 88 18 50 295 92 29 93 6 62 85 87 74 21 326 23 64 19 22 50 86 51 93 46 17 56 0 8 46 1 56 82 15 55 458 67 35 83 65 63 58 48 85 75 909 12 7 45 28 33 98 42 93 78 12
让我们删除包含至少一个的所有行
0：
In [10]: df.eq(0)Out[10]: a b c d e f g h i j0 False False False False False False True False False False1 False False False False False False False False False False2 False False False False False False False False False False3 False False False False False False False False False False4 False False False False False False False False False False5 False False False False False False False False False False6 False False False False False False False False False False7 False True False False False False False False False False8 False False False False False False False False False False9 False False False False False False False False False FalseIn [11]: res = df[~df.eq(0).any(1)]In [12]: resOut[12]: a b c d e f g h i j1 52 82 72 40 55 26 21 69 2 352 30 63 27 63 14 23 70 62 83 803 23 90 96 43 75 23 27 47 83 404 82 87 63 37 36 58 88 18 50 295 92 29 93 6 62 85 87 74 21 326 23 64 19 22 50 86 51 93 46 18 67 35 83 65 63 58 48 85 75 909 12 7 45 28 33 98 42 93 78 12
