我有如下所示的数据帧
ID Type Desc D_N D_A C_N C_A
1 Edu Education 3 100 NaN NaN
1 Bank In_Pay NaN NaN NaN 900
1 Eat Food 4 200 NaN NaN
1 Edu Education NaN NaN NaN NaN
1 Bank NaN NaN NaN 4 700
1 Eat Food NaN NaN NaN NaN
2 Edu Education NaN NaN 1 100
2 Bank NaN NaN NaN 8 NaN
2 NaN Food 4 NaN NaN NaN
3 Edu Education NaN NaN NaN NaN
3 Bank NaN 2 300 NaN NaN
3 Eat Food NaN 140 NaN NaN
根据上面的df，我想过滤列D_N、D_A、C_N和C_A中恰好有一列为非零的行。
预期输出：
ID Type Desc D_N D_A C_N C_A
1 Bank In_Pay NaN NaN NaN 900
2 Bank NaN NaN NaN 8 NaN
2 NaN Food 4 NaN NaN NaN
3 Eat Food NaN 140 NaN NaN
我尝试了下面的代码，但不起作用。
df[df.loc[:, ["D_N", "D_A", "C_N", "C_A"]].isna().sum(axis=1).eq(1)]
对计数值使用DataFrame.count排除缺失值：
df1 = df[df[["D_N", "D_A", "C_N", "C_A"]].count(axis=1).eq(1)]
print (df1)
ID Type Desc D_N D_A C_N C_A
1 1 Bank In_Pay NaN NaN NaN 900.0
7 2 Bank NaN NaN NaN 8.0 NaN
8 2 NaN Food 4.0 NaN NaN NaN
11 3 Eat Food NaN 140.0 NaN NaN
您的解决方案可以通过测试非缺失值进行修改：
df1 = df[df[["D_N", "D_A", "C_N", "C_A"]].notna().sum(axis=1).eq(1)]