Фатальная ошибка в pandas

Такой код не фильтрует значения NULL или None:

df[df['user_id'] != None]

В pandas пропущенные значения представлены как NaN или None, но оператор != работает с ними не так, как многие ожидают.

Поэтому такой фильтр не удаляет все пропущенные значения.

Вместо этого используйте:

df[df['user_id'].notna()]

или

df.dropna(subset=['user_id'])

Для проверки пропущенных значений в pandas всегда используйте методы isna() и notna(), а не операторы == или !=.

👉 @SQLPortal