如何用DataFrame两列值筛选数据并存新表？遇TypeError报错求助

报错原因分析 #

出现TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable最可能的原因是变量df本身是None——你没有成功创建或加载目标DataFrame，导致尝试通过下标（df['fruit']）访问时触发错误。其次也可能是列名拼写错误，但这种情况通常会报KeyError，所以优先排查df是否有效。

正确实现步骤 #

你的需求是筛选出fruit列为banana且country of origin列不为Italy的数据，存入新DataFrame，原代码逻辑是删除符合条件的行，完全和需求相反，以下是正确实现：

1. 先确认df是有效的DataFrame：

# 打印df检查是否存在且包含所需列
print(df.head())

如果输出为None，说明你需要先正确加载或创建DataFrame（比如用pd.read_csv()读取文件，或手动构造）。

2. 直接通过布尔索引筛选数据到新DataFrame：

import pandas as pd

# 确保df已正确初始化
# 示例构造df（如果是从文件加载则替换为pd.read_csv等）
df = pd.DataFrame({
    'fruit': ['banana', 'apple', 'banana', 'banana'],
    'country of origin': ['Brazil', 'Italy', 'Italy', 'Costa Rica']
})

# 筛选符合条件的行，存入new_df
new_df = df[(df['fruit'] == 'banana') & (df['country of origin'] != 'Italy')]

# 查看结果
print(new_df)

若你实际需求是删除原df中符合条件的行 #

如果你的真实意图是删除df里fruit为banana且产地不是Italy的行（和原需求相反），确保df有效后，可修改代码为：

# 先获取要删除的行索引
drop_index = df[(df['fruit'] == 'banana') & (df['country of origin'] != 'Italy')].index
# 删除行，inplace=True直接修改原df
df.drop(drop_index, inplace=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nils