在 Pandas 中根据多个条件过滤 DataFrame答案

【问题标题】：Filtering DataFrame on multiple conditions in Pandas在 Pandas 中根据多个条件过滤 DataFrame
【发布时间】：2018-01-17 01:48:08
【问题描述】：

对于我的班级，我需要在 iris 数据集中找到介于 4.5 和 6 之间的萼片长度。确切的规格是“选择萼片长度大于 4.5 但小于 6 的行” 给定的代码（答案应该是这种形式）是

    subset=data[data['petal width (cm)']>2]

我拥有的是：

    subset=data[data[(['sepal length (cm)']>4.5 and ['sepal length (cm)']<6)]]

我遇到的主要问题是语法正确。在当前状态下，我收到一条错误消息

    TypeError: '>' not supported between instances of 'list' and 'float'

如果改为

    subset=data[data[(data['petal width (cm)']>4.5 and data['petal width (cm)']<6)]]

我得到了错误

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

谢谢

【问题讨论】：

subset=data[(data[(['sepal length (cm)']>4.5) & (['sepal length (cm)']<6)])]。您需要将每个条件括在括号中，并使用& 创建“和”逻辑。我建议您阅读boolean indexing 上的文档。
Truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()的可能重复
我理解括号的原因，我会研究为什么需要 & 但是当我尝试你的解决方案时，我得到 TypeError: '>' not supported between instances of 'list' and 'float'
我的错，里面有一个错字——你需要这个subset = data[(data['sepal length (cm)'] > 4.5) & (data['sepal length (cm)'] < 6)]
那行得通。谢谢你。我意识到我没有将每一个都放在括号中，而是尝试将它们加在一起。

【解决方案1】：

subset = data[(data['sepal length (cm)'] > 4.5) & (data['sepal length (cm)'] < 6)]

感谢@cmaher

【讨论】：