numpy数组怎么删除某一列值全部相等的列

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比如说有如下numpy数组：
[['0','0','0','0','1','3','4','0','0'],
['0','0','0','0','1','3','6','0','0'],
['0','0','2','1','3','0','0','0','0'],
['0','0','2','3','3','0','0','0','0']]

如果对应下来的值全部为0，则删除这一列，比如说上面这个数组，最后得到的是
[['0','0','1','3','4'],
['0','0','1','3','6'],
['2','1','3','0','0'],
['2','3','3','0','0']]


请问一下不用循环，有没有什么更为简洁快捷一点的方法可以办到？或者说先把这个转成pandas的dataframe？

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关键词：或者说 有没有

import pandas as pd
import numpy as np
xxx=[['0','0','0','0','1','3','4','0','0'],
['0','0','0','0','1','3','6','0','0'],
['0','0','2','1','3','0','0','0','0'],
['0','0','2','3','3','0','0','0','0']]


yyy=pd.DataFrame(xxx)
yyy['A']=yyy[0]
uniquecount=yyy.pivot_table(yyy,index='A',aggfunc=lambda x: len(x.unique()))
del yyy['A']
zzz=yyy[np.where(uniquecount>1)[1]]

print yyy
print '=============='
print zzz

startyxf 发表于 2018-6-14 14:16
import pandas as pd
import numpy as np
xxx=[['0','0','0','0','1','3','4','0','0'],

请问，如果是numpy.ndarray中含数字0不是字符串，这样也可以吗？我运行了一下为空

startyxf 发表于 2018-6-14 14:16
import pandas as pd
import numpy as np
xxx=[['0','0','0','0','1','3','4','0','0'],

Empty DataFrame
Columns: []
Index: [0, 1, 2]
结果显示空，是原始数据问题吗？