更改熊猫数据框中的数据类型更改过滤结果答案

【问题标题】：changing data type in pandas dataframe changes filtering result更改熊猫数据框中的数据类型更改过滤结果
【发布时间】：2020-05-26 02:46:09
【问题描述】：

我在过滤数据帧时观察到以下我不理解的行为

import pandas as pd
mydict={'dep':[0,0,0,0],'nr':[1,1,2,2],'ft':[1,2,3,4],'car':['corsa','astra','clio','megane']}
carsdf = pd.DataFrame(mydict)
condition1 = carsdf['nr'] == 1
condition2 = carsdf['ft'] == 1
carsdf.loc[condition1 & condition2,['dep']]['dep'].tolist()

结果 [0]

现在我再次做同样的事情，但在将类型更改为 str 之后

carsdf = carsdf.astype('str')
condition1 = carsdf['nr'] == 1
condition2 = carsdf['ft'] == 1
carsdf.loc[condition1 & condition2,['dep']]['dep'].tolist()

结果[]

我希望 ['0']

里面没有元素。为什么将类型更改为str时，0会消失？

如何确保没有数据丢失？

注意：如果您想知道为什么我想要“0”，因为收到的数据也可能采用“2,3,4”的形式，我希望将其转换为值列表。如果为 0，我需要 ['0']

这里是截图

谢谢

【问题讨论】：

condition1 = carsdf['nr'] == str(1) condition2 = carsdf['ft'] == str(1) 你能试试这个吗？

标签： python pandas dataframe filtering

【解决方案1】：

因为您正在寻找对整数 (== 1) 的比较。如果我们尝试== '1'，我们会得到预期的结果。

旁注，你可以用“熊猫”的方式重写你的最后一行，见下文

carsdf = carsdf.astype('str')
condition1 = carsdf['nr'] == '1'
condition2 = carsdf['ft'] == '1'
carsdf.loc[condition1 & condition2,'dep'].tolist()

输出

['0']

【讨论】：