Pandas 如何使用熊猫来保持真实和无价值？

我有一个数据帧

import pandas as pd
data = {'a': [1,2,3,None,4,None,2,4,5,None],'b':[6,6,6,'NaN',4,'NaN',11,11,11,'NaN']}
df = pd.DataFrame(data)
condition = (df['a']>2) | (df['a'] == None)
print(df[condition])

     a    b
  0  1.0    6
  1  2.0    6
  2  3.0    6
  3  NaN  NaN
  4  4.0    4
  5  NaN  NaN
  6  2.0   11
  7  4.0   11
  8  5.0   11
  9  NaN  NaN

在这里，我必须保留条件即将实现的地方，而在没有条件的地方，我也要保留这些行

预期产出为：

      a    b
  2  3.0    6
  3  NaN  NaN
  4  4.0    4
  5  NaN  NaN
  7  4.0   11
  8  5.0   11
  9  NaN  NaN

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提前感谢

您可以使用另一个

|

或条件（注意：请参阅@ALlolz的评论，您不应该将一个系列与

np.nan

进行比较）

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您可以使用另一个

|

或条件（注意：请参阅@ALlolz的评论，您不应该将一个系列与

np.nan

进行比较）

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None

与

np.NaN

不同，因此

None==np.NaN

是

False

。更深入的参考：。虽然

None==None

是

True

熊猫处理系列比较时与None不同。

None

与

np.NaN

不同，因此

None==np.NaN

是

False

。更深入的参考：。虽然

None==None

为

True

pandas处理序列比较时与None不同。

condition = (df['a']>2) | (df['a'].isna())
df[condition]

     a    b
2  3.0    6
3  NaN  NaN
4  4.0    4
5  NaN  NaN
7  4.0   11
8  5.0   11
9  NaN  NaN