pythonデータの処理

Question

pythonにて，読み込んだデータの編集をしたいです．
calib_data = np.genfromtxtにて読み込んだデータが以下の画像になります．
一目に0が含まれている全ての行　図中の赤枠の範囲の値を全て取り除きたいです．
（作図や解析に邪魔なため，全部0にするのではなく　取り除きたいです）
skip_headerを用いようと思ったのですが，毎回0の数が違うため断念しました．

読み込んだデータにて0が含まれる行を消去する方法，またそれに代わるような処理方法など教えていただけたら幸いです．

pythonに慣れていないため初歩的な質問ですが，よろしくお願いします

Answer 1

numpyだけでも下記のようにできますが、テーブルデータをアレコレ処理したいならTetsuyaZamaさんの書かれたとおりpandas導入したほうがお手軽です。

import numpy as np
a = np.random.randint(0, 3, (4, 3))  # テスト用データ
print(a)
#[[2 0 1]
# [1 0 2]
# [2 1 2]
# [1 1 2]]

b = a[np.all(a!=0, axis=1), :]  # 全て非0な行を抽出
print(b)
#[[2 1 2]
# [1 1 2]]

Answer 2

numpyを使われているようなのでついでにpandasの導入を検討できないでしょうか？

pandasを導入できるようであれば、こちらを参考に、

1. 0をNaNに置き換える（0を欠損値として扱うようにする）
2. dropna()メソッドで欠損値を含む行を除外する

という方法でいけるように思います。