[PYTHON] Que faire lorsque des séries booléennes non alignables sont fournies comme indexeur

Événement: j'étais en colère lorsque j'ai essayé d'extraire des données avec un index qui n'est pas NaN avec notna

--Environnement --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('Nom== "Ponsuke"')['début'].notna()])

Message d'erreur


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

Cause inconnue

Parce que l'index de l'index du DataFrame que vous essayez d'extraire n'est pas dans le résultat de notna? Je veux que quelqu'un me le dise.

#L'index du DataFrame que vous essayez d'extraire est 0~Il y a 40 à 39
print(df)
#Nom Count Start End
#0 Ponsuke 1 9:00  18:00
# ...réduction...
#39 Ponsuke 10 NaN NaN

#L'index du résultat de notna est plein de nombres manquants et seulement 10
print(df.query('Nom== "Ponsuke"')['début'].notna())
# 0      True
# 2      True
# 5      True
# 11     True
# 14    False
# 21     True
# 24     True
# 29    False
# 34     True
# 39    False
# Name:début, dtype: bool

Si vous extrayez d'un DataFrame qui correspond à l'index du résultat de notna, cela semble tout à fait

#DataFrame qui correspond à l'index du résultat de notna
print(df.query('Nom== "Ponsuke"'))
#Nom Count Start End
#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

Action: Extrait de DataFrame qui correspond à l'index du résultat de notna

import pandas

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

l'a fait


Nom Count Start End
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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