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。

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。

您需要在panda中使用按位运算符|而不是或和&，而不是和。您不能简单地使用python中的bool语句。

对于非常复杂的过滤，请创建一个掩码并在数据帧上应用该掩码。将所有查询放入掩码并应用它，

mask = (df["col1"]>=df["col2"]) & (stock["col1"]<=df["col2"])
df_new = df[mask]

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)]

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