我正在使用Pandas 中的布尔索引.
问题是，为什么这份声明:
a[(a['some_column']==some_number) & (a['some_other_column']==some_other_number)]
工作正常，而
a[(a['some_column']==some_number) and (a['some_other_column']==some_other_number)]
错误退出？
例子:
a = pd.DataFrame({'x':[1,1],'y':[10,20]})
In: a[(a['x']==1)&(a['y']==10)]
Out: x y
0 1 10
In: a[(a['x']==1) and (a['y']==10)]
Out: ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
当你说
(a['x']==1) and (a['y']==10)
您隐式地要求Python将(a['x']==1)和(a['y']==10)转换为布尔值.
NumPy数组(长度大于1)和Pandas对象(如Series)没有布尔值——换句话说，它们提高了
ValueError:数组的真值不明确.使用a.Empty、a.any()或a.all().
当用作布尔值时.那是因为它是unclear when it should be True or False.如果长度不为零，比如Python列表，一些用户可能会认为它们是真的.其他人可能希望它是真实的，只有当它的元素是真实的.其他人可能希望它是真的，如果any个元素是真的.
因为有太多相互矛盾的期望，NumPy和Pandas的设计师拒绝猜测，反而提出了一个错误.
相反，您必须是明确的，通过调用empty()、all()或any()方法来指示您想要的行为.
然而，在本例中，看起来您不需要布尔求值，而是需要element-wise逻辑and.这就是&二进制运算符执行的操作:
(a['x']==1) & (a['y']==10)
返回一个布尔array.
顺便说一下，作为alexpmil notes人，
如果没有括号，a['x']==1 & a['y']==10将被计算为a['x'] == (1 & a['y']) == 10，这反过来相当于链式比较(a['x'] == (1 & a['y'])) and ((1 & a['y']) == 10).这是Series and Series式的表达.