以下是我遇到错误的方法：
df.loc[a_list][df.a_col.isnull()]
a_list的类型是Int64Index，它包含行索引列表。所有这些行索引都属于df。
df.a_col.isnull()部分是我需要过滤的条件。
如果我单独执行以下命令，我不会收到任何警告：
df.loc[a_list]
df[df.a_col.isnull()]
但如果我把它们放在一起df.loc[a_list][df.a_col.isnull()]，我会收到警告信息（但我可以看到结果）：
布尔系列键将重新编制索引以匹配DataFrame索引
此错误消息的含义是什么？它会影响它返回的结果吗？
答案 0 :(得分：35)
尽管有警告，你的方法仍然可行，但最好不要依赖隐含的，不明确的行为。
解决方案1 ，在a_list中选择索引作为布尔掩码：
df[df.index.isin(a_list) & df.a_col.isnull()]
解决方案2 ，分两步完成：
df2 = df.loc[a_list]
df2[df2.a_col.isnull()]
解决方案3 ，如果你想要一个单行，请使用找到的技巧here：
df.loc[a_list].query('a_col != a_col')
警告来自这样的事实：布尔向量df.a_col.isnull()是df的长度，而df.loc[a_list]的长度为a_list，即更短。因此，df.a_col.isnull()中的某些索引不在df.loc[a_list]中。 pandas做的是在与调用数据帧相同的索引上重新索引布尔向量。实际上，它从df.a_col.isnull()得到与a_list中的索引相对应的值。这是有效的，但行为是隐含的，并且将来很容易改变，所以这就是警告的内容。