有条件过滤熊猫df

Question

我有一个熊猫df:

df
DEtoDK         DKtoDE         
self other     self    other
2021-01-01 00:00:00+00:00    0.0   NaN  2230.08      NaN
2021-01-01 01:00:00+00:00    0.0   0.0  1887.72  2230.08
2021-01-01 02:00:00+00:00    0.0   0.0  1821.33  1887.72
2021-01-01 03:00:00+00:00    0.0   0.0  1743.20  1821.33
2021-01-01 04:00:00+00:00    0.0   0.0  1720.78  1743.20
...                          ...   ...      ...      ...
2021-05-31 19:00:00+00:00    0.0   0.0   782.88   892.16
2021-05-31 20:00:00+00:00    0.0   0.0   872.96   782.88
2021-05-31 21:00:00+00:00    0.0   0.0  1165.36   872.96
2021-05-31 22:00:00+00:00    0.0   0.0  1418.32  1165.36
2021-05-31 23:00:00+00:00    0.0   0.0  1393.28  1418.32
[3624 rows x 4 columns]

如果(DEtoDK, self)或(DKtoDE, self)的值为0，我想用一些条件来过滤这个df。为此，我使用以下内容：

df.loc[(df[('DEtoDK', 'self')].values == 0) | (df[('DKtoDE', 'self')].values == 0)]

这是有效的，但是当df没有任何0值时，我希望生成一个空的数据帧，但是我得到了一个KeyError。

df.loc[(df[('DEtoDK', 'self')].values == 'test') | (df[('DKtoDE', 'self')].values == 'test')]
KeyError: False

因此条件是生成False，而不是空数组，因此Panda无法定位。我该如何纠正这种行为？

Answer 1

无需values:

df.loc[(df[('DEtoDK', 'self')] == 0) | (df[('DKtoDE', 'self')] == 0)]