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

Pandas使用位&|。此外，每个条件都应该包装在（）内。

这是有效的：

data_query = data[(data['year'] >= 2005) & (data['year'] <= 2010)]

但没有括号的相同查询不会：

data_query = data[(data['year'] >= 2005 & data['year'] <= 2010)]

或者，也可以使用操作员模块。更多详细信息请参见Python文档：

import operator
import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3), columns=list('ABC'))
df.loc[operator.or_(df.C > 0.25, df.C < -0.25)]

          A         B         C
0  1.764052  0.400157  0.978738
1  2.240893  1.867558 -0.977278
3  0.410599  0.144044  1.454274
4  0.761038  0.121675  0.4438

我在熊猫数据框架中工作时也遇到过同样的问题。

我使用过：numpy.logical_and：

在这里，我试图选择Id与41d7853匹配且degree_type不与Certification匹配的行。

如下所示：

display(df_degrees.loc[np.logical_and(df_degrees['person_id'] == '41d7853' , df_degrees['degree_type'] !='Certification')])

如果我尝试编写如下代码：

display(df_degrees.loc[df_degrees['person_id'] == '41d7853' and df_degrees['degree_type'] !='Certification'])

我们将得到错误：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我使用了numpy.logical_，它对我很有用。

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。

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。