具有多个条件的布尔索引[重复]答案

【问题标题】：Boolean Indexing with multiple conditions [duplicate]具有多个条件的布尔索引[重复]
【发布时间】：2016-04-04 12:57:09
【问题描述】：

我有一个 Pandas DF，我需要在其中过滤一些包含特征“a”和特征“b”的值 == 0 的行。

为了检查这些值，我运行以下命令：

DF1 = DF[DF['a'] == 0]

返回正确的值。同样，通过这样做：

DF2 = DF[DF['b'] == 0]

我可以看到特征“b”的 0 值。

但是，如果我尝试使用 OR 操作数将这两个组合到一行代码中：

DF3 = DF[DF['a'] == 0 |  DF['b'] == 0]

我明白了：

TypeError: cannot compare a dtyped [float64] array with a scalar of type [bool]

这里发生了什么？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以转换列 'a' 或 'b'，使它们都是 float64 或 bool。但是，保留特征数据类型的更简单的解决方案是：

DF3 = DF[(DF['a'] == 0) | (DF['b'] == 0)]

一个常见的操作是使用布尔向量来过滤数据。运算符是： |为或，& 为和，~ 为非。 这些必须使用括号进行分组。

【讨论】：