[PYTHON] Was tun, wenn nicht ausrichtbare boolesche Reihen als Indexer bereitgestellt werden?

Ereignis: Ich war wütend, als ich versuchte, Daten mit einem Index zu extrahieren, der nicht NaN mit notna ist

--Umgebung --macOS Catalina Version 10.15.7 - Python 3.8.5 - pandas 1.1.3

import pandas

if __name__ == '__main__':
    df = pandas.read_csv('CSV.csv')
    print(df[df.query('Name== "Ponsuke"')['Start'].notna()])

Fehlermeldung


pandas.core.indexing.IndexingError: Unalignable boolean Series provided as indexer (index of the boolean Series and of the indexed object do not match).

Ursache unbekannt

Weil der Index des Index des DataFrame, den Sie extrahieren möchten, nicht das Ergebnis von "notna" ist? Ich möchte, dass es mir jemand sagt.

#Der Index des DataFrame, den Sie extrahieren möchten, ist 0~Es gibt 40 bis 39
print(df)
#Name Anzahl Start Ende
#0 Ponsuke 1 9:00  18:00
# ...Kürzung...
#39 Ponsuke 10 NaN NaN

#Der Index des Ergebnisses von notna ist voll von fehlenden Zahlen und nur 10
print(df.query('Name== "Ponsuke"')['Start'].notna())
# 0      True
# 2      True
# 5      True
# 11     True
# 14    False
# 21     True
# 24     True
# 29    False
# 34     True
# 39    False
# Name:Start, dtype: bool

Wenn Sie aus einem DataFrame extrahieren, der dem Index des Ergebnisses von notna entspricht, scheint dies ganz so zu sein

#DataFrame, der zum Index des Ergebnisses von notna passt
print(df.query('Name== "Ponsuke"'))
#Name Anzahl Start Ende
#0 Ponsuke 1 9:00  18:00
#2 Ponsuke 3 9:00  13:00
#5 Ponsuke 7 12:00    NaN
#11 Ponsuke 5 9:00    NaN
#14 Ponsuke 4 NaN NaN
#21 Ponsuke 2 18:00    NaN
#24 Ponsuke 6 18:00    NaN
#29 Ponsuke 9 NaN 18:00
#34 Ponsuke 8 12:00    NaN
#39 Ponsuke 10 NaN NaN

Aktion: Extrahieren Sie aus DataFrame, das dem Index des Ergebnisses von notna entspricht

import pandas

if __name__ == '__main__':
    df = pandas.read_csv('CSV.csv')
    ponsuke = df.query('Name== "Ponsuke"')
    print(ponsuke[ponsuke['Start'].notna()])

erledigt


Name Anzahl Start Ende
0 Ponsuke 1 9:00  18:00
2 Ponsuke 3 9:00  13:00
5 Ponsuke 7 12:00    NaN
11 Ponsuke 5 9:00    NaN
21 Ponsuke 2 18:00    NaN
24 Ponsuke 6 18:00    NaN
34 Ponsuke 8 12:00    NaN

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