在pandas中查询NaN和其他名称

在pandas中查询NaN和其他名称

通常，您可以使用

@local_variable_name

，所以类似

>>> pi = np.pi; nan = np.nan>>> df = pd.Dataframe({"value": [3,4,9,10,11,np.nan,12]})>>> df.query("(value < 10) and (value > @pi)")   value1      42      9

会起作用，但

nan

不等于它本身，所以

value == NaN

总是错误的。解决这个问题的一种方法是使用该事实，并

value !=value

用作

isnan

检查。我们有

>>> df.query("(value < 10) or (value == @nan)")   value0      31      42      9

但

>>> df.query("(value < 10) or (value != value)")   value0      31      42      95    NaN