Python 筛选熊猫中的行，条件为False，但包含行

我有一个Pandas dataframe v0.25.3和Python3.6，我正在尝试对符合特定条件的行执行操作。我已经做过几百次了，但现在我有了一种奇怪的行为，我无法理解。具体来说，我有两个条件，我只想捕获两个条件都为真的行，但我在结果中得到两个条件都为假的行

比如说,

print(data.loc[1,"var1"] != None)
print(data.loc[1,"var2"] != None)

返回False和True，但当我运行

thisData1 = data.loc[((data["var1"] != None) & (data["var2"] != None))]
print(thisData1.head())

第1行仍然在那里…所有的数据仍然在那里！如果我使用没有.loc的旧样式，我会得到相同的结果。第0行在那里，它们都是无的。而且，当我跑步的时候

print(len(data[data['var1'] != None]))

即使printdata.loc[1，var1]！=无=>False

这里的一切似乎都符合正确的方式，例如，看，它通常是有效的，但我看不出我在这种情况下做错了什么。有谁能发现我的错误或推荐一种不同/更安全的方法来运行这些过滤器吗？如果问题是我的数据集，我应该检查什么？

使用notnull代替！=没有

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请添加一些样本数据进行复制。谢谢。我找到了一个使用isinstancex，str来解决我眼前问题的方法，所以我认为问题出在None上，但我一般不知道正确的方法…现在我知道了。

thisData1 = data[data["var1"].notnull() & data["var2"].notnull()]