Pandas 删除任何值为0的行

我有一个数据框架，它有两列“服务”和“价值”。我想删除所有在value列下有“0”的行

service    value

abc         10
def          0
ghi          0
xyz          5

我希望我的数据框看起来像

service    value

abc         10
xyz          5

我尝试了以下方法

df = df[(df != 0).all(1)]



df = pd.DataFrame(list(result.items()),columns=['service', 'value'])
df = df[(df != 0).all(1)]

对于具有6-7行的小数据帧，它可以正常工作，但在另一个具有125行的数据帧中，我得到以下错误

非法指令

PS：我检查了“值”列下的所有值，这些是数字。

您可以结合条件使用该函数：

df = pd.DataFrame(
{'service': ['abc', 'def', 'ghi', 'xyz'],
'value': [10,0,0,5]})
df.drop(df[df.value==0].index)

输出：

service value
0   abc 10
3   xyz 5

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dataframe是否与字典键数存在依赖关系。经过一点调试，我发现当我的密钥数超过31时，我看到了错误。这是我的密码：我不确定我是否理解你的问题，但不是没有依赖性。每个dictionnary键对应于我的dfI中的一个新列。我尝试了以下代码，其中dictionary有31个键，工作正常，但当我使用dictionary 32个键运行相同的代码时，我得到的结果是：“非法指令”将pandas导入为pd pd.set_选项（'display.max_rows'，None）df=pd.DataFrame（list（result.items（）），columns=所有（1）结果={a'：1，'b'：2，'c'：3，'d'：4，'e'：0，'f'：2，'g'：0，'h'：1，'i'：10，'k'：11，'l'：19，'m'：21，'n'：23，'o'：43，'p'：35，'q'：43，'r'：4，'s'：2，'t'：0，'u'：67，'v'：21，'w'：14，'x'：0，'y'：0，'z'：12，'12，'m'：21，'n'：23，'o'：43，'p'：35，'q'：43，'d'：23，'asq'：23，'14，'14，'d'：14，'为了进行测试，您可以使用此字典并重现问题，请在此字典上再添加一个键值。Yok发现了问题，但不确定其根本原因。在RHEL6平台上，这似乎很好，而在RHEL5平台上，这一点很好。无论何时，我在平台上使用相同的python版本，还是从公共位置使用python离子（不使用本地安装）。