pandas处理dataframe列时筛选生效但赋值全为False的疑问

• 你写的赋值语句df3['total_sqft'] = ~df3['total_sqft'].apply(is_float)右侧的计算结果是一个全布尔值的序列：is_float函数返回True代表当前值可转换为合法浮点数（非范围格式），取反~后True对应你要找的范围格式条目，False对应合法数值条目。你直接把这个布尔序列整体赋值给了total_sqft整列，会完全覆盖原列的所有原始内容，自然不会得到你想要的「保留符合条件的条目内容」的效果。
• 你之前的筛选语句df3[~df3['total_sqft'].apply(is_float)]只是用布尔掩码选中了符合条件的行，没有修改原数据，所以可以得到预期结果。

如果你需要保留原列的合法数值，仅对范围格式的条目做处理，可参考如下代码：

1. 先提取范围条目的掩码，单独查看这类条目

# 生成范围条目标识掩码
range_entry_mask = ~df3['total_sqft'].apply(is_float)
# 查看所有范围格式的原始值
print(df3.loc[range_entry_mask, 'total_sqft'])

2. 如果需要把范围值转换为上下限的平均数值统一处理，可直接用自定义函数映射整列：

def parse_sqft(x):
    # 处理范围格式
    if '-' in str(x):
        low, high = x.split('-')
        return (float(low.strip()) + float(high.strip())) / 2
    # 处理普通数值格式
    try:
        return float(x)
    # 其他异常格式返回空值，后续可统一删除
    except:
        return None

df3['total_sqft'] = df3['total_sqft'].apply(parse_sqft)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ahmed Malik