Pandas loc筛选失效求助：无法过滤空值与指定状态值

问题原因 #

你写的筛选逻辑用了|（逻辑或），这是核心错误：任何一行只要满足其中一个!=条件就会被保留。比如Status为"Ready"的行，它同时满足!= "NaN"、!= ""、!= " "，所以会被错误保留；同理，空值或字符串"NaN"的行也会因为满足其他!=条件被留下，导致筛选完全失效。

另外，CSV中的字符串"NaN"、空格、空字符串属于不同的空值形式，直接用!=判断无法统一处理，也会导致部分空值漏筛。

修正方案 #

先统一处理所有空值形式，再用正确的逻辑条件筛选：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv("你的文件路径", encoding="ISO-8859-1")

# 把字符串"NaN"、纯空格、空字符串统一转为真正的NaN
df["Status"] = df["Status"].replace({"NaN": np.nan, " ": np.nan, "": np.nan})

# 筛选：保留Status不为空且不等于"Ready"的行
df = df.loc[(df["Status"].notna()) & (df["Status"] != "Ready")]

# 排序并重置索引
df = df.sort_values(by=["Room Number"])
df = df.reset_index(drop=True)

关键说明 #

1. 用replace()把各种自定义空值转为Pandas识别的np.nan，后续可以用notna()一次性排除所有空值，避免重复判断。
2. 筛选条件用&（逻辑与），确保只有同时满足「非空」和「不等于Ready」的行才会被保留，符合你的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Patrick Bickle