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我正在尝试操作一些数据，但由于我对 Python 不太熟悉，所以我来这里问这个问题。
test_val_set = merged_data2.loc[merged_data2.reject_yn=='Y'] &
merged_data2.loc[merged_data2.reject_yn=='N'].iloc[70000:,:]
就像上面一样，我试图将这两个条件结合起来作为我的最终结果所需的信息。但是当我这样做时，它给了我正确的原始 x 列，但是数据点值均为“nan”。
当我如下单独使用它们时，
a = merged_data2.loc[merged_data2.reject_yn=='Y']
b = merged_data2.loc[merged_data2.reject_yn=='N'].iloc[70000:,:]
它们都可以在正确的值的情况下正常工作。
如何使用这个“&”？或者还有其他办法吗？
提前谢谢大家。
最佳答案
根据您的描述，您可以连接两个数据帧回来
a = merged_data2.loc[merged_data2.reject_yn=='Y']
b = merged_data2.loc[merged_data2.reject_yn=='N'].iloc[70000:,:]
df=pd.concat([a,b])
关于python - 当我的所有值都为 'nan' 时，如何使用 & 或 and 运算来获取正确的数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55583724/
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