Pandas数据帧过滤条件中的行，但保留空单元格

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据处理工具，其中最重要的数据结构之一是数据帧（DataFrame）。数据帧类似于Excel中的二维表格，可以存储和处理具有不同数据类型的数据。

在Pandas中，可以使用过滤条件来选择数据帧中满足特定条件的行。如果想要过滤条件中的行，但保留空单元格，可以使用isnull()函数来判断单元格是否为空。

下面是一个示例代码，演示了如何使用过滤条件来选择满足条件的行，同时保留空单元格：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, None, 35],
        'City': ['New York', None, 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 过滤条件：选择年龄大于30岁或者城市为空的行
filter_condition = (df['Age'] > 30) | (df['City'].isnull())

# 应用过滤条件，保留满足条件的行
filtered_df = df[filter_condition]

# 打印结果
print(filtered_df)

输出结果为：

      Name   Age      City
1      Bob  30.0      None
3    David  35.0     Paris

在上述示例中，我们创建了一个包含姓名、年龄和城市信息的数据帧。然后，我们定义了一个过滤条件，选择年龄大于30岁或者城市为空的行。最后，我们应用过滤条件，保留满足条件的行，并打印结果。

需要注意的是，空单元格在Pandas中被表示为NaN（Not a Number）。因此，我们可以使用isnull()函数来判断单元格是否为空。

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