Pandas过滤NaN值问题：如何组合id>1000与id为NaN的筛选条件

首先得明确：你之前用== NaN或者=='Nan'都不行，是因为NaN的特殊性质——它和任何值（包括自己）比较的结果都是False，所以直接用等于判断完全无效。另外你写的id>1000 & id==NaN逻辑也有问题，这两个条件不可能同时满足，你要的应该是满足其中一个即可，所以得用逻辑或|，不是逻辑与&。

给你两种可行的写法：

1. 用pandas的isna()函数（和isnull()功能完全一致，任选其一即可）：

df.loc[(df['id'] > 1000) | pd.isna(df['id'])]

2. 直接调用Series的isna()方法，写法更简洁：

df.loc[(df['id'] > 1000) | df['id'].isna()]

注意一定要给每个条件单独加括号，因为|的优先级比比较运算符高，不加括号会导致运算顺序出错，得不到正确结果。

如果之前你试过numpy的isnan()没成功，大概率是因为逻辑运算符用错了（用了&而不是|），或者没加括号导致运算顺序不对，换成上面的写法就能解决问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Grzegorz Z