Pandas 过滤或删除行多个条件

Question

我有这个数据框 boroughCounts 和这些样本值：

    From    To          Count
9   None    Manhattan   302
10  Bronx   Bronx       51
11  Bronx   Manhattan   244
12  None    Brooklyn    8
13  Bronx   Queens      100
14  None    None        67

尝试使用here 或here 所述的这种方法过滤“From”和“To”列中的None 值：

boroughCounts = boroughCounts[(boroughCounts.From != None) & (boroughCounts.To != None)]

boroughCounts = boroughCounts[(boroughCounts["From"] != None) & (boroughCounts["To"] != None)]

但它不起作用，所有值都保持原样。 是我用错了，还是有更好的方法？

Answer 1

使用这个，因为 None 是一个字符串，你需要用 NaN 替换那个字符串：

df_out = boroughCounts.replace('None', np.nan).dropna()
df_out

输出：

     From         To  Count
10  Bronx      Bronx     51
11  Bronx  Manhattan    244
13  Bronx     Queens    100

或者您可以使用“无”来使用布尔索引：

boroughCounts[(boroughCounts.From != "None") & (boroughCounts.To != "None")]

Answer 2

检查您的数据框以了解类型。

boroughCounts.dtypes

这将告诉您他的 To 和 From 列是类型对象。这可能意味着它们都是字符串或字符串和 None 类型的组合。检查你的一个无。

type(boroughCounts.iloc[15].From)

这将显示第 15 行的 From 列中的 None 是否为字符串。如果是这样，您需要更改您的查询。