IndexingError：dropnaとフィルタリング

Question

私は、特定の列の空白で行を削除し、その列でフィルタしたい後に提供Unalignableブールシリーズのキー：

私はこのようにそれを行う場合：

df['location'].dropna(inplace=True) 
dfloc = df[df['location'] == myvar] 

その後、私はこのエラーを取得する：

IndexingError: Unalignable boolean Series key provided 

だから私は、エラーを回避するために、代わりにこのようdropna使用する必要があります。

df.dropna(subset = ['location'],inplace=True) 
dfloc = df[df['location'] == myvar] 

2番目の方法ではエラーが発生する理由は誰にも分かりますか？ここで

は私のデータフレームのサンプルです：

 uid    date   location 
1 1114-104119  2017-11-14 10:41:19  Chicago 
2 1114-104056  2017-11-14 10:40:56  NaN 
3 1114-104055  2017-11-14 10:40:55  LA 
4 1114-103223  2017-11-14 10:32:23  NaN 
5 1114-103050  2017-11-14 10:30:50  NYC 

Answer 1

何が起こっているかを第1の方法は、あなたがコピーまたは元のデータフレームのスライスを作成し、そのシリーズから行を落としているということです、あなたはありません元のデータフレームに実際に影響を与えます。現在、元のデータフレームをスライスするためにそのマングル付きシリーズを使用しようとすると、シリーズのインデックスは元のデータフレームのインデックスと一致しません。したがって、エラー

IndexingError: Unalignable boolean Series key provided

これは証明です。

df = pd.DataFrame({'Location':[1,np.nan,3,np.nan],'A':np.random.randint(0,10,4)}) 
df 
    A Location 
0 7  1.0 
1 6  NaN 
2 1  3.0 
3 8  NaN 

df['Location'].dropna(inplace=True) 
print(df['Location']) 
0 1.0 
2 3.0 
Name: Location, dtype: float64 

しかし、dfをもう一度印刷すると完全なデータフレームが得られますが、このデータフレームは変更されていません。

print(df) 

    A Location 
0 7  1.0 
1 6  NaN 
2 1  3.0 
3 8  NaN 

2番目の方法では、サブセットの選択に基づいてオーリンデータフレームのドロップを実行しています。したがって、そのメソッドは機能し、そのシリーズを使用してデータフレームのブール型インデックスを作成できます。