相关疑难解决方法(0)

这是我遇到错误的方式:

df.loc[a_list][df.a_col.isnull()]

类型a_list为Int64Index,它包含行索引列表.所有这些行索引都属于df.

该df.a_col.isnull()部分是我需要过滤的条件.

如果我单独执行以下命令,我不会收到任何警告:

df.loc[a_list]
df[df.a_col.isnull()]

但如果我把它们放在一起df.loc[a_list][df.a_col.isnull()],我会得到警告信息(但我可以看到结果):

布尔系列键将重新编制索引以匹配DataFrame索引

这个错误消息的含义是什么？它会影响它返回的结果吗？

我有pandas数据帧,我想在它上执行查询函数与isnull()或不是isnull()条件,如:

In [67]: df_data = pd.DataFrame({'a':[1,20,None,40,50]})
In [68]: df_data
Out[68]:       a
         0   1.0
         1  20.0
         2   NaN
         3  40.0
         4  50.0

如果我使用此命令:

df_data.query('a isnull', engine='python')

或者这个命令:

df_data.query('a isnull()', engine='python')

我收到一个错误:

In [75]: df_data.query('a isnull', engine='python')  
File "<unknown>", line 1    a isnull           
SyntaxError: invalid syntax

In [76]: df_data.query('a isnull()', engine='python')  
File "<unknown>", line 1    a isnull ()           
SyntaxError: invalid syntax

这样做的正确方法是什么？

谢谢.

我有一个包含不同dtypes列的数据框,我需要 pandas.query用来过滤列.

列可以包含缺失值:NaN,None并且NaT我需要显示包含此类值的行.有没有办法在传递给的表达式中执行此操作pandas.query？我知道它可以使用不同的方法完成,但我需要知道它是否可以通过query

对于布尔列,我可以通过声明来使用解决方法:

df.query('col not in (True, False)')

但这不适用于其他类型的列.任何帮助表示赞赏,包括解决方法.

我想使用 Pandas 中的 .query() 方法创建 isna() 子句

但我收到错误。

对于可重现的示例：

import pandas as pd
import seaborn as sns

mpg = sns.load_dataset('mpg')

mpg[mpg['cylinders'].isna()] # This works

mpg.query('cylinders.isna()') # This raises an exception
TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed