Python 列索引器（Pandas）中的布尔表达式&x27；是'；操作员不工作

当我使用：

df = data2analyse.loc[data2analyse.bool_var1 | data2analyse.bool_var2 |
                          data2analyse.bool_var3, 'some column']

工作正常。但是如果我使用

df = data2analyse.loc[data2analyse.bool_var1 is True | data2analyse.bool_var2 is True |
                          data2analyse.bool_var3 is True, 'some column']

引发

KeyError:False

异常。另外，如果我使用

df = data2analyse.loc[data2analyse.bool_var1 == True | data2analyse.bool_var2 == True |
                              data2analyse.bool_var3 == True, 'some column']

引发：

ValueError:序列的真值不明确。使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）。

---

在

.loc

的上下文中，这些符号之间有什么区别？错误的原因是什么

在这种情况下不应使用

is

运算符，因为

is

告诉您它是否是同一个对象，即两个对象的

id（）

是否相等

In [43]: df
Out[43]:
       a      b      c
0  False  False  False
1   True   True   True
2   True  False  False
3  False   True  False
4   True  False  False

In [44]: id(True)
Out[44]: 497422000

In [45]: id(False)
Out[45]: 497422032

In [46]: id(df.a)
Out[46]: 150038344

In [47]: df.a is True
Out[47]: False

In [48]: df.a is False
Out[48]: False

In [49]: df.a == False
Out[49]:
0     True
1    False
2    False
3     True
4    False
Name: a, dtype: bool

诸如（

=

，

！=

等）之类的运算符会被pandas对象覆盖-这就是最后一条语句正常工作的原因

所以你应该这样做：

In [50]: df.a | df.b | df.c
Out[50]:
0    False
1     True
2     True
3     True
4     True
dtype: bool

In [51]: (df.a == True) | (df.b == True) | (df.c == True)
Out[51]:
0    False
1     True
2     True
3     True
4     True
dtype: bool

或者，您也可以这样做（作为：

df.a | df.b | df.c

）的替代方案：

或者（作为以下选项的替代：

df.a&df.b&df.c

）：

---

将谓词放入

（…）

中，例如：

（data2analyse.bool_var1==True）；（data2analyse.bool_var2==True）；（data2analyse.bool_var3==True）

@MaxU谢谢。你是对的，但是如果我使用

var为真

不起作用，非常感谢！反应很好。我还有另一个问题：为什么我在使用´==´运算符时必须用括号括住谓词？@JuanDavid:the表明

比

=

绑定得更紧密。因此，如果没有括号，

df.a==True | df.b==True

将被评估为

df.a==（True | df.b）==True

@unutbu，谢谢！这是非常清楚和整洁的解释！

In [55]: df.any(axis=1)
Out[55]:
0    False
1     True
2     True
3     True
4     True
dtype: bool

In [56]: df.all(axis=1)
Out[56]:
0    False
1     True
2    False
3    False
4    False
dtype: bool