Python熊猫过滤

我试图对文件进行筛选，以便保留“Cell Name”为

LM-MP-NW-URBAN-screery S&SPAZA

的数据行，但当我运行上述代码时，我得到

“SyntaxError:无效语法”

我用一列数字尝试了这个代码，它使用了

==

和

符号

另外，请帮助我如何筛选多个项目-例如，在上面的代码中，我希望保留单元格名称为

LM-MP-NW-URBAN-GROCERY S&SPAZA

或

KZN-GP-EC-URBAN_GROCERY S&SPAZA

先谢谢你

#Import libraries 
import pandas as pd
import os
import glob
#Set working directory and create list of raw files 
os.chdir(r'C:\Users\Shab7002\Documents\data science\18 10 9\nestle 708294\infant')
lorf = glob.glob('*.txt')
#Create empty dataframe and concatenate raw files 
df_mrgd = pd.DataFrame()

for file in lorf:
    df_add = pd.read_csv(file,sep='\t', encoding='latin-1')
    df_mrgd = pd.concat([df_mrgd, df_add.head(10)])
    #Filter columns
filt_col = ['PeriodVFP', 'Product name', 'MBD Name', 'Outlet name', 'Cell Name', 'Sales', 'SalesValue', 'SalesVolume']
#filter rows
df_filtered = df_mrgd[filt_col].query('Cell Name== "LM-MP-NW-URBAN-GROCERY S & SPAZA"')
 #and export concatenated data frame 
df_filtered.to_excel('mu.xlsx') 

---

这就是如何根据以下字段中的多个

单元格名称
值筛选行：

df_filtered = df_mrgd.loc[df_mrgd['Cell Name'].isin(["LM-MP-NW-URBAN-GROCERY S & SPAZA", "KZN-GP-EC-URBAN_GROCERY S & SPAZA"]), filt_col]

请为您的错误提供完整的回溯，而不仅仅是错误描述。非常感谢您-我已将我编译的所有筛选代码放在这里，以便其他人可以参考它们-请确认注释是否准确#筛选适用于数字，但不适用于字符df#filtered=df#mrgd[filt#col]。query（'PeriodVFP<250'）#filter对字符起作用，但对数字不起作用df#u filtered=df#mrgd.loc[df#u mrgd['Cell Name'].isin（[“GA-URBAN-grounder L&M”，“FS-NC-URBAN-grounder S&SPAZA”，“LM-MP-NW-URBAN-grounder-grounder S&SPAZA”]）、filter#col对数字起作用，而不是字符df#filtered=df####filtered=df#\u mrgd=df=df\，那是不对的。您的最后两条评论对字符和数字都有效。我从未使用过
query（）
，因此我无法真正说明如何使用字符列。如何使用字符的最后一条注释？就像使用数字变量一样，但将值放在引号中。例如：
df_filtered=df_mrgd[df_mrgd['Cell Name']=='GA-URBAN-gery']