为什么这个无过滤不适用于熊猫？

Question

假设我们有：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, None], [None, 7]], dtype=object, columns=['a', 'b'])
print(df['a'])
# 0       1
# 1       4
# 2    None

我读过Python Pandas Dataframe，删除了所有'；无'；是任意列中的值和Pandas-Filtering None Values，我知道用None删除行的解决方案是用df[~df['a'].isnull()]过滤数据帧，因为我们有：

df['a'].isnull()
# 0    False
# 1    False
# 2     True

问题：为什么这两个看起来像蟒蛇的解决方案不失败

df[df['a'] != None]  # fails: filters nothing
df[df['a'] is not None]  # fails too

Answer 1

我认为，因为在Panda中，大多数时候都可能将None和NaN更改为使用特殊功能，如旧版本的Series.isna、isnull。

您的解决方案在测试元素方面有效：

df = df[df['a'].apply(lambda x: x is not None)]