df.loc中的按位条件不提供预期结果
是指在使用pandas库中的DataFrame对象的.loc属性进行按位条件筛选时，无法得到预期的结果。
在pandas中，DataFrame是一个二维的表格型数据结构，可以理解为一个类似于Excel表格的数据结构。而.loc属性是用于按行和列标签进行数据选择和筛选的方法。
按位条件筛选是指根据某个条件对DataFrame中的数据进行筛选，只保留满足条件的数据。通常可以使用布尔运算符（如>、<、==等）结合.loc属性来实现按位条件筛选。
然而，有时候在使用df.loc进行按位条件筛选时，可能无法得到预期的结果。这可能是由于以下原因导致的：
- 条件表达式错误：在编写条件表达式时，可能存在语法错误或逻辑错误，导致筛选结果不符合预期。需要仔细检查条件表达式的正确性。
- 数据类型不匹配：条件表达式中的数据类型与DataFrame中的数据类型不匹配，导致筛选结果不正确。需要确保条件表达式中的数据类型与DataFrame中的数据类型一致。
- 数据缺失：DataFrame中可能存在缺失值（NaN），而按位条件筛选时可能无法正确处理缺失值，导致筛选结果不准确。需要先处理缺失值，再进行筛选。
针对以上问题，可以采取以下解决方法：
- 检查条件表达式：仔细检查条件表达式的正确性，确保语法和逻辑正确。
- 数据类型转换：如果条件表达式中的数据类型与DataFrame中的数据类型不匹配，可以使用astype()方法将其转换为正确的数据类型。
- 处理缺失值：使用dropna()方法或fillna()方法处理DataFrame中的缺失值，再进行按位条件筛选。
总结起来，按位条件筛选是pandas库中DataFrame对象的常用操作之一，但在使用df.loc进行按位条件筛选时，需要注意条件表达式的正确性、数据类型的匹配以及缺失值的处理，以确保得到预期的结果。
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df
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2 3 5
Not available not available 7
4 7 9
Nan 4 9
12 5 8
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浏览 16提问于2020-10-12得票数 0
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[False, True, 2],
[True, False, 3]], columns=["A", "B", "C"])
df.set_index(["A", "B"], inplace=Tru
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import numpy as np
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a result
Date
1497544649 1 1.0
1497544652 9 1.0
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浏览 0提问于2019-10-15得票数 2
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Id col
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浏览 3提问于2021-04-14得票数 2
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python、pandas、dataframe、missing-data
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1 1 1
2 1 1
3 1 1
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Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
File "
浏览 0提问于2018-11-02得票数 2
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1回答
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例如：
系列：
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我的声誉很低，所以我不能将我的图片作为图片发布，而不是链接(有人能帮我解决这个问题吗？谢谢！)
浏览 30提问于2017-08-15得票数 0
1回答
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python-3.x、pandas、dataframe、multi-index、outliers
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import numpy as np
import pandas as pd
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看起来挺好的，但是
df_ = df.loc[df['entities'] is not None]
将引发KeyError，这是
文件"pandas_libs\index.pyx"，第107行，>pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc文件"pandas_libs\index.pyx"，第128行，>pandas._libs.
浏览 0提问于2019-08-27得票数 5
1回答
过滤python中不遵循regex模式的字符串
python、regex、pandas
我想从不遵循特定模式的pandas数据帧中过滤字符串。但是我只能得到一个空的Dataframe 我的代码 l = ['Dubai', 'St. Petersburg', 'Aachen', '21323', '123134', 'Klaus@facebook.com']
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pattern = re.compile("([A-Z])\w+|(\w[A-Z\u00E4-\u02AF])\w+", re.UNICODE)
df = l.filter
浏览 10提问于2020-08-13得票数 0
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