当我为所有值获取'nan‘时，如何使用&或and操作来获取正确的数据

当我为所有值获取'nan'时，可以使用&或and操作来获取正确的数据。

在Python中，'nan'代表着缺失或不可用的数据。要获取正确的数据，可以使用逻辑运算符&或and来进行条件判断和筛选。

假设有一个包含数据的DataFrame或Series对象，我们可以使用以下代码来获取不包含'nan'的数据：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含'nan'的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, np.nan],
                   'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5]})

# 使用&或and操作符获取不包含'nan'的数据
result = df[(~df['A'].isna()) & (~df['B'].isna())]

print(result)

输出结果为：

     A    B
1  2.0  2.0

在上述代码中，~df['A'].isna()表示筛选出'A'列中不包含'nan'的数据，~df['B'].isna()表示筛选出'B'列中不包含'nan'的数据。通过使用&或and操作符将两个条件组合起来，可以获取同时满足两个条件的数据。

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