如果继续对上述计算数据的原始数据某些行按照条件扣除怎么实现

如果您想要在计算RMSE的过程中，按照某些条件扣除数据，可以在进行分组之前，先对数据进行筛选和过滤。例如，假设您想要扣除实际功率小于等于0的数据行，可以在读取数据之后，加上如下代码：

# 筛选出实际功率大于0的数据行
df = df[df['actual_power'] > 0]

该代码将会过滤掉实际功率小于等于0的数据行。同样的，如果您想要扣除预测功率小于等于0的数据行，可以将代码改为：

# 筛选出预测功率大于0的数据行
df = df[df['predicted_power'] > 0]

在进行筛选和过滤之后，再按照日期进行分组，计算每日的RMSE值，代码示例如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据，假设数据文件名为data.csv，数据分别为date, actual_power, predicted_power
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期字符串转换为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 筛选出实际功率大于0的数据行
df = df[df['actual_power'] > 0]

# 筛选出预测功率大于0的数据行
df = df[df['predicted_power'] > 0]

# 按照日期进行分组，计算每日的RMSE值
daily_rmse = []
for date, group in df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='D')):
    rmse = np.sqrt(mean_squared_error(group['actual_power'], group['predicted_power']))
    daily_rmse.append({'date': date, 'rmse': rmse})
daily_rmse = pd.DataFrame(daily_rmse)

# 输出每日的RMSE值
print(daily_rmse)

需要注意的是，筛选和过滤的条件可以根据您的实际需求进行调整，例如您也可以使用其他条件进行筛选和过滤。