Python 为不带isnull的NaN值筛选数据帧

我有一份清单a：

以及数据帧df：

我想创建一个列表，以获得索引列表，其中列表中的每个值等于Y列。通常我会这样做：

B = [df[df.Y == x].index[0] for x in A]

但是，这对A的第一个元素nan不起作用。显然，我可以使用普通for循环和isnull来完成上面的工作，如下所示，但是有没有一种方法可以通过列表理解来完成呢

B = []
for x in A:
    if pd.isnull(x):
        B.append(df[pd.isnull(df.Y)].index[0])
    else:
        B.append(df[df.Y == x])

预期结果：

B = [0,1,4,3,2]

使用“合并”，了解其工作原理检查链接

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为您提供您想要的内容，并且基本上只是重新确定现有if语句的用途，请尝试：

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B=[df[pd.isnulldf.Y]。如果pd.isnullx是df[df.Y==x]，则索引[0]。A中x的索引[0]

能否显示输出的外观？

B = []
for x in A:
    if pd.isnull(x):
        B.append(df[pd.isnull(df.Y)].index[0])
    else:
        B.append(df[df.Y == x])

B = [0,1,4,3,2]

A = [np.nan, 2, 3, 4, 6]
pd.DataFrame({'Y':A}).merge(df,how='left')
Out[394]: 
     Y  index  X
0  NaN      0  A
1  2.0      1  B
2  3.0      4  E
3  4.0      3  D
4  6.0      2  C