根据df?中列值的多个条件过滤df

Question

我下面的df是：

id   status   id_reference   ids_related
1    True        NaN            4
4    False       1              NaN
2    False       NaN            NaN
7    False       3              11,12
6    True        2              NaN
10   True        4              NaN
22   True        1              NaN
11   True        7              NaN
12   True        7              NaN

我只想为状态为False、id列中存在id_reference且状态为True且ids_related为NaN 的行筛选df

所以预期的输出是

id | status | id_reference | ids_related
4    False       1              NaN

我有类似的代码

(df.loc[df["status"]&df["id_reference"].astype(float).isin(df.loc[~df["status"], "id"])])

这给了我状态为True的行，id引用存在于id列中，id列为false，但我想对此进行调整，以查看我们正在筛选的列的ids_related列是否为NaN谢谢

Answer 1

逐步

g=df[~df.status]#g=df[~df.status.astype(bool)]
g[(g.ids_related.isna())&(g.id_reference.eq('1'))]

或链式解决方案；

df[((~df.status)&(df.ids_related.isna())&(df.id_reference.eq('1')))]