不正確，Python與R類似

Question

有沒有下面類似於R的不錯的解決方案的Python解決方案？

# R
set.seed(1245)
array_truth <- sample(c(T, F), 10, replace = T)
array_int <- 1:10

# get the integers with False index 
> array_int[!array_truth] 

[1] 1 2 4

在R中，您可以使用! 否定，但是我在Python中還沒有找到一個很好的解決方案：

# python
string_data = pd.Series(['aardvark', 'artichoke', np.nan, 'avocado'])
null_values = string_data.isnull()
null_values

0    False
1    False
2     True
3    False
dtype: bool

我知道的最Pythonic解決方案是：

string_data[null_values != True]

0     aardvark
1    artichoke
3      avocado
dtype: object

如果這是我能做的最好的事，那很好，但是我是Python的新手，並且從未在任何地方看到這個特定的問題。

Answer 1

您必須使用~而不是! ：

>>> string_data[~string_data.isnull()]
0     aardvark  
1    artichoke
3      avocado
dtype: object

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正如@SethMMorton在注釋中指出的那樣，邏輯否定通常是在not普通Python中完成的，例如not True返回False 。 ~是按位NOT運算符 。 pandas重載~表示廣播邏輯not僅在這些特定實例中出現，因為Python不允許重載not 。