python - 熊猫中“！=”和“not_equal”之间的区别

Question

从 中选择时DataFrame：

使用not_equal给出正确的结果：

d[not_equal(d.something,None)]

但是使用!=不会：

d[d.something != None] 

为什么是这样？

更新，d.something dtype('float64')，如果我尝试选择 NaN 值 d[d.something != nan]，情况也是如此

Answer 1

我将回答一些关于“如果我尝试选择 NaN 值 d[d.something != nan] 的情况也是如此”

您需要注意 NaN 不等于另一个 NaN：

In [40]: numpy.NaN == numpy.NaN
Out[40]: False

In [41]: numpy.NaN != numpy.NaN
Out[41]: True

这似乎倒退了。但是，当您按照“如果它不是一个数字，它就不能等于任何东西”来思考第一个问题时，它就会变得更加清晰。 ==将始终作为任何一方返回False。NaN的，如果你解释a != b为not (a == b)，第二个也是有道理的。这可以解释部分问题。你d[d.something != NaN]总会回来d的。

我将通过深入研究代码来更多地研究另一个问题。