我在这个命令中遇到了一个错误：

if df != '':
    pass

但当我把它改成这样时，它起了作用：

if df is not '':
    pass

如果您有多个值：

df['col'].all()

如果只有一个值：

df['col'].item()

一件小事，浪费了我的时间。

将条件（如果使用“=”，“！=”进行比较）放在括号中。未能做到这一点也会引发这种例外。

这将起作用：

df[(some condition) conditional operator (some conditions)]

这不会：

df[some condition conditional-operator some condition]

这个出色的答案很好地解释了正在发生的事情，并提供了解决方案。我想添加另一种可能适用于类似情况的解决方案：使用查询方法：

df = df.query("(col > 0.25) or (col < -0.25)")

请参见索引和选择数据。

（我目前正在使用的数据帧的一些测试表明，这种方法比在一系列布尔运算中使用逐位运算符要慢一点：2毫秒对870µs）

一条警告：至少有一种情况是列名恰好是Python表达式，这一点并不简单。我的列名为WT_38hph_IP_2、WT_38ph_input_2和log2（WT_38kph_IP_2/WT_38lph_input_2），希望执行以下查询：“（log2（WT_38hph_IP_2/WT_38hph_input_3）>1）和（WT_38h ph_IP_2>20）”

我获得了以下异常级联：

键错误：“log2”UndefinedVariableError:未定义名称“log2”ValueError:“log2”不是受支持的函数

我想发生这种情况是因为查询解析器试图从前两列中提取一些内容，而不是用第三列的名称来标识表达式。

这里提出了一种可能的解决方法。

我遇到了同样的错误，并在PySpark数据帧中停滞了几天。由于我比较了两个字段中的整数值，所以通过用0填充na值，我成功地解决了这个问题。

我在这个命令中遇到了一个错误：

if df != '':
    pass

但当我把它改成这样时，它起了作用：

if df is not '':
    pass