Python 操作数据帧时出现raise VALUERROR（'；系列长度必须匹配才能比较'；）

我是一名python初学者，当时正在编写代码来操作数据帧，以聚合位于两个值之间的行。该值是从数据帧本身中的一个值中提取的

a = df_gb1.loc[0,['TimeStamp']]

我使用a和a+0.4作为两个边界来获取所有行

df_gb1[df_gb1['TimeStamp'].between(a-0,a+0.4, inclusive=True)]

我不知道有什么更好的方法来实现这一点，但它仍然给了我一个错误：

正如我之前所说，我对python非常陌生，所以我不太清楚数据类型如何相互作用。似乎

a

也是一个系列

---

如何实现我要做的事情？

我认为您需要删除

[]

仅用于返回标量

a

，否则输出为

系列

：

df_gb1 = pd.DataFrame({'TimeStamp':[3,3.1,5,7.1,3.4],
                   'a':[4,5,6,7,8]})

print (df_gb1)
   TimeStamp  a
0        3.0  4
1        3.1  5
2        5.0  6
3        7.1  7
4        3.4  8

a = df_gb1.loc[0,'TimeStamp']
print (a)
3.0

print (df_gb1[df_gb1['TimeStamp'].between(a-0,a+0.4, inclusive=True)])
   TimeStamp  a
0        3.0  4
1        3.1  5
4        3.4  8

---

---

您可以添加具有所需输出的数据样本吗？但似乎首先需要删除

[]

以返回标量

a=df_gb1.loc[0，'TimeStamp']

，然后

a

是

datetime

或

数值

？如果是datetime，为什么要添加

+0.4

？@jezrael所以，

'TimeStamp'

只是一个float64列。它实际上不是什么特殊类型的，它起作用了！我试图了解

[]

以何种方式更改了返回的数据类型？这与

a=df_gb1[['TimeStamp']]相同。loc[0]

-首先按子集选择一列数据帧，然后返回一列

df_gb1['TimeStamp']]

然后选择第一个值-get

Series

。如果需要，也可以选择第一行使用

a=df_gb1[['TimeStamp'，'a']]。loc[0]

但是如果需要标量使用-

loc['index_value'，'column_name']

我又卡住了。我想你会有主意的，但是我要把

'TimeStamp'

的第一个值取为

a

，然后把所有行取到

a+0.4

。现在，我正试图访问上一条语句中最后一行后面的

'TimeStamp'

的值

df_gb1.loc[a.tail（1.index+1，'TimeStamp']

，但我现在得到了一个系列类型值！不管怎样，我使用了

nextIndex=a.index[a.index.size-1]+1

print (df_gb1.loc[0,['TimeStamp']])
TimeStamp    3.0
Name: 0, dtype: float64