初始化 Pandas 的全真布尔索引

Question

我发现自己有时会迭代地构建布尔值/掩码，例如：

mask = initialize_mask_to_true()
for condition in conditions:
  mask = mask & condition

df_masked = pd.loc[mask, my_cols]

其中条件可能是单独的布尔掩码或比较的列表，例如df[some_col] > someVal 是否有一个好的方法来执行initialize_mask_to_true()？有时我会做一些感觉丑陋的事情，例如：

mask = ~(df.loc[:, df.columns[0]] == np.nan)

这是有效的，因为它something == np.nan总是错误的，但感觉有一种更干净的方法。

Answer 1

如果必须保留索引：

mask= pd.DataFrame(True,index=df.index,columns=df.columns)

或者

mask= pd.DataFrame(True,index=df.index,columns=[df.columns[0]])

Answer 2

我使用numpy.ones来实现：

np.ones(df.shape[0], dtype=bool)