熊猫过滤或删除行的多个条件

Question

我的数据框boroughCounts具有以下示例值：

    From    To          Count
9   None    Manhattan   302
10  Bronx   Bronx       51
11  Bronx   Manhattan   244
12  None    Brooklyn    8
13  Bronx   Queens      100
14  None    None        67

按照here或here所述的方法，尝试过滤“发件人”和“收件人”列中的None值：

boroughCounts = boroughCounts[(boroughCounts.From != None) & (boroughCounts.To != None)]

boroughCounts = boroughCounts[(boroughCounts["From"] != None) & (boroughCounts["To"] != None)]

但是它不起作用，所有值都保持不变。 我使用错了吗，还是有更好的方法呢？

Answer 1

使用它，因为None是一个字符串，您需要用NaN替换该字符串：

df_out = boroughCounts.replace('None', np.nan).dropna()
df_out

输出：

     From         To  Count
10  Bronx      Bronx     51
11  Bronx  Manhattan    244
13  Bronx     Queens    100

或者您可以通过使用“无”来使用布尔索引：

boroughCounts[(boroughCounts.From != "None") & (boroughCounts.To != "None")]

Answer 2

检查数据框以了解类型。

boroughCounts.dtypes

这将告诉您他的To和From cols是object类型。这可能意味着它们都是字符串或字符串和None类型的组合。检查您的其中一位。

type(boroughCounts.iloc[15].From)

这将向您显示第15行的“从”列中的“无”是否为字符串。如果是这样，则需要更改查询。