如何根据列值的 "or" 运算符在数据框中 select 行
How to select rows in a dataframe based on an "or" operator of values of a column
假设我有一个包含变量 'Age'.
的数据框 df
我知道如果我想 select 行 'Age' >= 25 和 'Age' <= 35 那么我可以使用：
df1 = df[(df['Age']>=25) & (df['Age']<=35)]
如果我想 select 行 'Age' <= 10 或 'Age' >= 40 怎么办？是否有一个等价的 or 符号，就像 and 符号是 & 一样？我试过下面的代码，但它不起作用：
df1 = df[(df['Age']<=10) or (df['Age']>=40)]
您可以使用 OR 运算符 | （管道）。来自 pandas 文档。
Another common operation is the use of boolean vectors to filter the data. The operators are: | for or, & for and, and ~ for not. These must be grouped by using parentheses.
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.15.2/indexing.html#boolean-indexing
这对我有用
df1 = df[(df['Age']<=10) | (df['Age']>=40)]
假设我有一个包含变量 'Age'.
df
我知道如果我想 select 行 'Age' >= 25 和 'Age' <= 35 那么我可以使用：
df1 = df[(df['Age']>=25) & (df['Age']<=35)]
如果我想 select 行 'Age' <= 10 或 'Age' >= 40 怎么办？是否有一个等价的 or 符号，就像 and 符号是 & 一样？我试过下面的代码，但它不起作用：
df1 = df[(df['Age']<=10) or (df['Age']>=40)]
您可以使用 OR 运算符 | （管道）。来自 pandas 文档。
Another common operation is the use of boolean vectors to filter the data. The operators are: | for or, & for and, and ~ for not. These must be grouped by using parentheses.
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.15.2/indexing.html#boolean-indexing
这对我有用
df1 = df[(df['Age']<=10) | (df['Age']>=40)]