本文介绍了基于 OR AND 的 Pandas 过滤的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我正在尝试像这样过滤 Pandas df 中的行:
I am trying to filter rows in a pandas df like this:
df1= df0[(df0.col1=='a' ) | (df0.col2=='b' & df0.col3=='c')]
我相信我使用了正确的括号，但我得到:
I believe i used proper parentheses, but I get:
cannot compare a dtyped [object] array with a scalar of type [bool]
基本上，如果 OR (b&C) 为真就是我想要的条件
Basically, if a OR (b&C) is true is the condition i want
推荐答案
另一个常见的操作是使用布尔向量来过滤数据.运营商是: |对于或，&为和，和〜为不.这些必须使用括号进行分组，因为默认情况下 Python 会评估一个表达式，例如 df.A > 2 &df.B＜3 作为 df.A > (2 &df.B)＜3，而所需的评估顺序是 (df.A > 2) &(df.B＜3).
df1 = df0[(df0.col1=='a' ) | ((df0.col2=='b') & (df0.col3=='c'))]
这篇关于基于 OR AND 的 Pandas 过滤的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！