Python 尝试筛选数据帧中的行的NaN值

在数据帧上运行此代码时，我得到的是NaN值：

df['Text'] =df[en_df_low['sent'].str.contains('|'.join(list_1), case=False) & df['sent'].str.contains('|'.join(list_2), case=False)]

此代码应该做的是将值1分配给一个新列，

Text

，每个行至少包含

list_1

中的一个单词和

list_2

中的至少一个单词；否则为0

这意味着如果我有

sent

home light sun sunshine  
car park home
home light
sun car park

名单如下：

list_1=["home", "sun"]
list_2=["light"]

我应该

sent                          Text

home light sun sunshine        1
car park home                  0
home light                     1
sun car park                   0

不幸的是，我得到了：

sent                          Text

home light sun sunshine        NaN
car park home                  NaN
home light                     NaN
sun car park                   NaN

---

所以我的代码有点问题。

有

df[]

指定的布尔索引，所以失败了。您只需指定掩码并通过以下方式转换为

1,0

：

在您的解决方案中删除

df[]

：

df['Text'] =df[en_df_low['sent'].str.contains('|'.join(list_1), case=False) & df['sent'].str.contains('|'.join(list_2), case=False)]
           ^^^^^^                                                                                                               ^^^^^^

要添加

（）。视图（'i1'）

：

---

这和我以前遇到的问题是一样的，耶斯雷尔。我有一个未更新的熊猫版本，因此视图不可用work@LucaDiMauro-是的，同意。有没有办法在不升级我的版本的情况下修复它？@LucaDiMauro-我认为问题不在版本中，而是删除

[]

谢谢jezrael。拆下后，效果良好。谢谢

df['Text'] =df[en_df_low['sent'].str.contains('|'.join(list_1), case=False) & df['sent'].str.contains('|'.join(list_2), case=False)]
           ^^^^^^                                                                                                               ^^^^^^

df['Text'] = (en_df_low['sent'].str.contains('|'.join(list_1), case=False) & df['sent'].str.contains('|'.join(list_2), case=False)).view('i1')
           ^^^^^^                                                                                                               ^^^^^^