我知道這個問題已被問過很多次，但它對我不起作用，我不知道為什么。我需要看到一個沒有零值的圖表，但無論我嘗試什么，它都只顯示一個帶有它們的圖表
這些是 .csv 檔案的前 5 行。我需要這種價值觀
0 2022-10-24T12:12:35Z 44.61
1 2022-10-24T12:12:40Z 17.33
2 2022-10-24T12:12:45Z 41.20
3 2022-10-24T12:12:51Z 33.49
4 2022-10-24T12:12:56Z 55.68
29944 2022-11-03T09:51:58Z 0.0
29945 2022-11-03T09:52:28Z 0.0
29946 2022-11-03T09:52:58Z 0.0
29947 2022-11-03T09:53:28Z 0.0
29948 2022-11-03T09:53:58Z 0.0
這些是 .cvs 檔案的最后 5 行。我需要洗掉這些型別的行
這是我現在的代碼：
# libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
import seaborn as sns
from datetime import datetime
import plotly.express as px
from sklearn.ensemble import IsolationForest
import plotly.graph_objects as go
headers = ['time', 'value']
# Read data
#dataset = pd.read_csv("raw_input_filtered.csv", parse_dates=[0])
dataset2 = pd.read_csv("coffe-2col.csv", sep=';', skiprows=1, names=headers) #, dtype=dtypes)
# Printing head of the DataFrame
print(dataset2.head())
# remove empty lines
#groups = dataset2.groupby((dataset2.drop('value', axis= 1) == 0).all(axis=1))
#all_zero = groups.get_group(True)
#non_all_zero = groups.get_group(False)
new_dataset2 = dataset2.dropna()
#dataset2 = dataset2.drop(dataset2[dataset2.value == 0].index)
#dataset2.drop(dataset2[dataset2.value == 0].index, inplace=True)
non of these worked
uj5u.com熱心網友回復：
# select rows that has value 0
# then take negation of it and return the DF using LOC
df=df.loc[~df['value'].eq(0)]
uj5u.com熱心網友回復：
這將回傳所有列中沒有 0 的所有行。
dataset2.loc[~(dataset2==0).all(axis=1)]
或者，您可以將“COLUMN”替換為您的列名，以僅檢查該特定列。
dataset2 = dataset2['VALUE'].loc[~(dataset2['VALUE']==0).all(axis=1)]
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