如何过滤NaN（熊猫）？

我有一个熊猫数据框（df），我想做些类似的事情：

newdf = df[(df.var1 == 'a') & (df.var2 == NaN)]

我试过用np.NaN，或'NaN'或'nan'等替换NaN ，但没有任何结果可算作True。没有pd.NaN。

df.fillna(np.nan)在评估上述表达式之前，我可以使用它，但是感觉有点黑，我想知道它是否会干扰其他依赖于以后识别熊猫格式NaN的熊猫操作。

我觉得应该对这个问题有一个简单的答案，但是以某种方式它使我难以理解。任何建议表示赞赏。谢谢。

这不起作用，因为NaN它不等于，包括NaN。使用pd.isnull(df.var2)代替。

所有解决方案中最简单的：

filtered_df = df[df['var2'].isnull()]

这将过滤并为您提供仅NaN在'var2'列中包含值的行。

熊猫使用numpy的NaN值。用于numpy.isnan从熊猫系列获取布尔向量。