or和Python语句需要真值。对于panda，这些被认为是不明确的，因此应该使用“按位”|（或）或&（和）操作：

df = df[(df['col'] < -0.25) | (df['col'] > 0.25)]

对于这些类型的数据结构，它们被重载，以生成元素或和。

只是为了给这句话补充一些解释：

当你想得到熊猫的嘘声时，会抛出异常。系列：

>>> import pandas as pd
>>> x = pd.Series([1])
>>> bool(x)
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

您到达了一个位置，在该位置运算符隐式地将操作数转换为布尔值（您使用了或，但它也适用于和、if和while）：

>>> x or x
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
>>> x and x
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
>>> if x:
...     print('fun')
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
>>> while x:
...     print('fun')
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

除了这四个语句之外，还有几个Python函数隐藏了一些bool调用（比如any、all、filter…）。pandas.Series通常不会有问题，但为了完整起见，我想提一下这些。

在您的案例中，例外并没有真正的帮助，因为它没有提到正确的替代方案。对于和和或，如果要按元素进行比较，可以使用：

numpy.logical_或：>>>将numpy导入为np>>>np.逻辑或（x，y）或简单地使用|运算符：>>>x |年numpy.logical_and：>>>np.逻辑和（x，y）或简单地使用&运算符：>>>x和y

如果您使用的是运算符，请确保正确设置括号，因为运算符优先。

有几个逻辑NumPy函数可以在pandas.Series上工作。

如果在执行if或while时遇到异常，则异常中提到的备选方案更适合。我将很快解释其中的每一个：

如果要检查系列是否为空：>>>x=pd.系列（[]）>>>x.空真的>>>x=pd.系列（[1]）>>>x.空错误如果没有明确的布尔解释，Python通常会将容器的长度（如列表、元组等）解释为真值。因此，如果您想进行类似Python的检查，可以这样做：如果x.size或如果不是x.empty，而不是如果x。如果“系列”包含且仅包含一个布尔值：>>>x=pd.系列（[100]）>>>（x>50）.bool（）真的>>>（x<50）.bool（）错误如果您想检查Series的第一项也是唯一一项（例如.bool（），但它甚至适用于非布尔内容）：>>>x=pd.系列（[100]）>>>x.项（）100如果要检查所有或任何项目是否不为零、不为空或不为False：>>>x=pd.系列（[0，1，2]）>>>x.all（）#因为一个元素为零错误>>>x.any（）#，因为一个（或多个）元素非零真的

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

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]

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。