布尔系列键将重新索引以匹配DataFrame索引

Question

这是我遇到错误的方式：

df.loc[a_list][df.a_col.isnull()]

类型a_list为Int64Index，其中包含行索引列表。所有这些行索引都属于df。

这df.a_col.isnull()是我需要过滤的条件。

如果我分别执行以下命令，则不会收到任何警告：

df.loc[a_list]
df[df.a_col.isnull()]

但是，如果将它们放在一起df.loc[a_list][df.a_col.isnull()]，则会收到警告消息（但可以看到结果）：

布尔系列键将重新索引以匹配DataFrame索引

此错误消息是什么意思？它会影响返回的结果吗？

Answer 1

尽管有警告，您的方法仍然可以使用，但是最好不要依赖隐式，不清楚的行为。

解决方案1 ，在a_list布尔掩码中选择索引：

df[df.index.isin(a_list) & df.a_col.isnull()]

解决方案2 ，分两个步骤进行：

df2 = df.loc[a_list]
df2[df2.a_col.isnull()]

方案三
，如果你想要一个内胆，使用一个小技巧发现这里：

df.loc[a_list].query('a_col != a_col')

警告来自以下事实：布尔向量df.a_col.isnull()的长度为df，而df.loc[a_list]长度为a_list，即较短。因此，中的某些索引df.a_col.isnull()不在中df.loc[a_list]。

熊猫所做的是在调用数据帧的索引上对布尔系列进行重新索引。实际上，它来自df.a_col.isnull()与中的索引相对应的值a_list。这是可行的，但是行为是隐式的，并且将来很容易更改，因此这就是警告的含义。