Python 如何从满足条件a或B的数据帧中选择数据？

我看到了一些很好的帖子，它们完美地回答了我的标题问题（包括），但我的处境更为特殊

假设我有以下非常简单的数据帧

df.head()

   param  accuracy
0    None       98
1    4.0        100
2    5.0        95
3    6.0        87
4    7.0        56
5    8.0        45
6    9.0        59
7    None       96
...

我想将数据帧限制为param为None或4的数据。我尝试了以下技巧

params = [None, 4]
df = df[df['param'].isin(params)]

它仅选择参数为4的数据

显示如何使用

isnull（）

方法筛选None值，但它与

isin（）

不兼容。。。因此我提出了一个问题。

您可以对选择器使用“and”和“and”或“or”操作并构造新的选择器。这对你有帮助吗

params = [4]
df = df[df['param'].isin(params) | df['param'].isnull()]

您可以对选择器使用“and”和“and”或“or”操作并构造新的选择器。这对你有帮助吗

params = [4]
df = df[df['param'].isin(params) | df['param'].isnull()]

试试这个：

df = df[ (df['param'] == 4) | (df['param'].isna()) ]

试试这个：

df = df[ (df['param'] == 4) | (df['param'].isna()) ]

---

正如@IMB所指出的，解决方案是使用

params=[“None”，4]

而不是

params=[None，4]

---

我的数据帧最初包含NaN，我使用

df=df.fillna（'None'）

将其转换为None。因此是字符串类型。

正如@IMB所指出的，解决方案是执行

params=[“None”，4]

而不是

params=[None，4]

---

我的数据帧最初包含NaN，我使用

df=df.fillna（'None'）

将其转换为None。因此是字符串类型。

我认为在这种情况下不能使用

isin

，因为

None

=

None

将返回False。t在这种情况下，isnull和isna方法应该会有所帮助。我认为您的问题在于param属性的None值被定义为String。如果您将其定义为None（nan），它将被代码擦除。如果不是的话，@alexander的答案是有效的。谢谢@IMB，如果我使用params=[“None”，4]，它会起作用。我没有意识到我的None是字符串。我认为在这种情况下不能使用

isin

，因为

None

=

None

将返回False。t在这种情况下，isnull和isna方法应该会有所帮助。我认为您的问题在于param属性的None值被定义为String。如果您将其定义为None（nan），它将被代码擦除。如果不是的话，@alexander的答案是有效的。谢谢@IMB，如果我使用params=[“None”，4]，它会起作用。我没有意识到我的手上没有绳子。。