相关疑难解决方法(0)

我正在尝试选择df列label具有 value的行None。（这是None我从另一个函数获得的值，而不是NaN）

为什么df[df['label'].isnull()]返回我想要的行，

但df[df['label'] == None]返回Empty DataFrame Columns: [path, fanId, label, gain, order] Index: []？

是否可以根据不同列中的尾随行在pandas数据帧中进行计算？像这样的东西.

frame = pd.DataFrame({'a' : [True, False, True, False],
                  'b' : [25, 22, 55, 35]})

我希望输出为:

A     B     C
True  25    
False 22   44
True  55   55
False 35   70

当列A中的尾随行为 False时,列C 与列B相同,而当列A中的尾随行为真时,列C为列B*2 ？

我尝试创建下面的数据框，故意缺少一些信息。即，type一条记录应为空。

df = {'id': [1, 2, 3, 4, 5],
      'created_at': ['2020-02-01', '2020-02-02', '2020-02-02', '2020-02-02', '2020-02-03'],
      'type': ['red', NaN, 'blue', 'blue', 'yellow']}

df = pd.DataFrame (df, columns = ['id', 'created_at','type', 'converted_tf'])

当我输入所有值时，效果非常好，但我不断收到NaN、Null、Na等错误。