我已经成功过滤了列值，但是对于该数据帧，过滤器在过滤器之后返回了NaN数据帧。我不确定我哪里错了。我正在发布带有结果的代码。
import pandas as pd
df = pd.read_csv("http://portal.amfiindia.com/DownloadNAVHistoryReport_Po.aspx?mf=17&tp=1&frmdt=04-Nov-2017&todt=02-Dec-2018",sep=";",parse_dates=['Date'])
df=df.drop(['Repurchase Price','Sale Price'],axis=1)
df = df.dropna()
df['Net Asset Value'] = df['Net Asset Value'].apply(pd.to_numeric,errors='coerce')
df.columns = [['scheme_code','scheme','nav','date']]
df[df['scheme_code'] == '123690']
过滤的结果是
scheme_code scheme nav date
2 123690 NaN nan NaT
3 123690 NaN nan NaT
4 123690 NaN nan NaT
5 123690 NaN nan NaT
6 123690 NaN nan NaT
7 123690 NaN nan NaT
8 123690 NaN nan NaT
9 123690 NaN nan NaT
10 123690 NaN nan NaT
11 123690 NaN nan NaT
12 123690 NaN nan NaT
13 123690 NaN nan NaT
14 123690 NaN nan NaT
15 123690 NaN nan NaT
16 123690 NaN nan NaT
17 123690 NaN nan NaT
18 123690 NaN nan NaT
19 123690 NaN nan NaT
20 123690 NaN nan NaT
21 123690 NaN nan NaT
22 123690 NaN nan NaT
23 123690 NaN nan NaT
24 123690 NaN nan NaT
25 123690 NaN nan NaT
26 123690 NaN nan NaT
27 123690 NaN nan NaT
28 123690 NaN nan NaT
29 123690 NaN nan NaT
30 123690 NaN nan NaT
31 123690 NaN nan NaT
但是，如果我看一下dataframe head方法，我可以看到带有值的实际数据
scheme_code scheme nav \
2 123690 Kotak Banking and PSU Debt - Growth 38.60
3 123690 Kotak Banking and PSU Debt - Growth 38.58
4 123690 Kotak Banking and PSU Debt - Growth 38.58
5 123690 Kotak Banking and PSU Debt - Growth 38.59
6 123690 Kotak Banking and PSU Debt - Growth 38.59
date
2 2017-11-06
3 2017-11-07
4 2017-11-08
5 2017-11-09
我也尝试转换为数字，但仍然可以看到相同的结果。如果有人可以帮助我找出错误所在，我将不胜感激。
最佳答案
问题是您将列指定为列表的列表（请注意双括号），因此不满足条件。只需将其更改为简单列表：
df.columns = ['scheme_code','scheme','nav','date']
关于python - Pandas 不基于列值进行过滤，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/53663629/