Boolean Auswahl der Lok und keine Lok

Question

Gibt es eine andere von folgenden?

dfCombined[col][dfCombined[col].isnull()] 
dfCombined[col].loc[dfCombined[col].isnull()] 

Und ich überprüft, dass iloc und ix, wird sie nicht boolean Auswahl unterstützen?

Answer 1

Ich denke, wenn Sie boolean indexing mit Filterspalte col Verwendung loc benötigen:

dfCombined.loc[dfCombined[col].isnull(), 'col'] 

Wenn alle Spalten müssen loc weglassen werden können:

dfCombined[dfCombined[col].isnull()] 

Probe:

dfCombined = pd.DataFrame({'col':[1,2,np.nan], 
        'col1':[4,5,6]}) 

print (dfCombined) 
    col col1 
0 1.0  4 
1 2.0  5 
2 NaN  6 

print (dfCombined.loc[dfCombined['col'].isnull(), 'col']) 
2 NaN 
Name: col, dtype: float64 

#select second column (1) 
print (dfCombined.ix[dfCombined['col'].isnull(), 1]) 
2 6 
Name: col1, dtype: int64 

print (dfCombined.iloc[dfCombined['col'].isnull(), 1]) 
NotImplementedError: iLocation based boolean indexing on an integer type is not available 

print (dfCombined[dfCombined['col'].isnull()]) 
    col col1 
2 NaN  6 

zu Ihre Frage:

Funktioniert beide Ansätze, aber mehr bevorzugt ist ix und loc für die Auswahl der Spalte (n) - siehe cookbook.

print (dfCombined['col'][dfCombined['col'].isnull()]) 
2 NaN 
Name: col, dtype: float64 

print (dfCombined['col'].loc[dfCombined['col'].isnull()]) 
2 NaN 
Name: col, dtype: float64