如何排除缺少列且具有特定值的列的条件？

问题描述

这是东西，我有一个名为df的数据框，看起来像这样：

id        value
NaN       10
NaN       0
ATT       0
ARS       0
ABB       10

我想排除id缺失且值等于零的所有行。

我想要这个：

id        value
NaN       10
ATT       0
ARS       0
ABB       10

我尝试过：

df[pd.isna(df['id']) & df['value']==0]

但是它不起作用，并且排除了超出要求的行。

解决方法

您需要更改（反转逻辑）-选择没有NaN或没有0的所有行，这也是因为优先级运算符为第二个条件添加了()：

df = df[df['id'].notna() | (df['value']!=0)]
print (df)
    id  value
0  NaN     10
2  ATT      0
3  ARS      0
4  ABB     10

或使用Series.ne，则不必使用()：

df = df[df['id'].notna() | df['value'].ne(0)]
print (df)
    id  value
0  NaN     10
2  ATT      0
3  ARS      0
4  ABB     10

或者可以反转原始蒙版：

df = df[~(df['id'].isna() & (df['value']==0))]
print (df)
    id  value
0  NaN     10
2  ATT      0
3  ARS      0
4  ABB     10