在熊猫DataFrame中按位不为真（包括NaN）

Question

我有一个看起来像这样的数据框：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"id": range(5), "is_bar": [np.nan, np.nan, False, True, False], "is_foo": [True, False, True, True, False]})

现在，我想要df所在的行为foo，但不希望bar或bar丢失。换句话说，这是期望的结果：

   id is_bar  is_foo
0   0    NaN    True
2   2  False    True

我希望df.loc[df["is_foo"] & ~df["is_bar"]]可以工作，但是显然np.nan会导致TypeError。

如何实现？

Answer 1

我认为需要fillna：

df = df.loc[df["is_foo"] & ~df["is_bar"].fillna(False)]
print (df)
   id is_bar  is_foo
0   0    NaN    True
2   2  False    True