原文：
towardsdatascience.com/slicing-a-pandas-dataframe-using-and-instead-of-and-and-or-eca8fed7751
当你看到 ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all() 时
·发表在 Towards Data Science ·阅读时间 6 分钟·2023 年 4 月 14 日
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如果你处理数据，数据过滤/切片是一项日常任务。
数据切片的一般思路是选择那些列值符合特定标准的行。例如，选择第二列值小于 3 的行、选择第三列值在预定义列表中的行、选择第五列值以‘ABC’开头的行等（详细了解如何切片）。
如果你在 Python 库pandas中进行数据切片，并使用and或or运算符结合多个标准，你一定遇到过这种情况。
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()这是一个示例。让我们在 pandas 中创建一个数据框，
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'name': ['John', 'Emily', 'David', 'Samantha', 'Michael', 'Amy', 'Mark', 'Jessica', 'Lucas', 'Maria'],
'age': [25, 32, 19, 41, 28, 36, 24, 27, 30, 39],
'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo', 'Los Angeles', 'Sydney', 'Toronto', 'Paris', 'Berlin', 'Rio de Janeiro'],
'is_student': [True, False, True, False, False, True, True, False, False, True],
'gpa': [3.7, 4.0, 3.2, 3.9, 3.5, 3.8, 3.1, 3.6, 3.3, 3.9],
'income': [45000, 72000, 28000, 98000, 55000, 82000, 32000, 68000, 42000, 60000]}
# create the pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data)数据框如下所示，
创建的玩具数据框（图片由作者提供）
然后，使用‘and’，我们尝试选择年龄不超过 25 岁但年收入至少为 50,000 的人。
df[(df['age']<=30) and (df['income']>=50000)]这是我得到的结果，
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
/var/folders/13/qmh5_52s3m72pbywgbf08_ch0000gn/T/ipykernel_50721/396533384.py in <module>
----> 1 df[(df['age']<=30) and (df['income']>=50000)]
~/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/generic.py in __nonzero__(self)
1525 @final
1526 def __nonzero__(self):
-> 1527 raise ValueError(
1528 f"The truth value of a {type(self).__name__} is ambiguous. "
1529 "Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()."
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().我使用了and来将两个标准结合在一起，以便从数据框中获取满足两个标准的行。
我收到这个“值错误”，因为即使该 pandas series 由布尔值组成，将 pandas series 对象视为布尔对象仍然是模糊的。
具体来说，在表达式 (df[‘age’]<=30) and (df[‘income’]>=50000) 中，Python 尝试将布尔 pandas Series df[‘age’]<=30 和 df[‘income’]>=50000 首先转换为单个布尔值。
这很模糊，因为 Python 不知道是应该仅当所有值都为True时才分配True，还是只要任何一个值为True。因此，结果出现了值错误。
解决此类问题非常简单，关键是避免将 pandas 系列转换为单一布尔值。
在上面的例子中，我们实际上需要在两个 pandas 系列之间进行逐元素的and操作。来吧。
最简单的解决方案是将and改为&。
df[(df['age']<=30) & (df['income']>=50000)]结果为，
&而非and结果（作者提供的图片）
or操作也是一样的。
例如，我们希望选择那些仍然是学生或者年龄在 25 岁以下的人。
使用or将导致与使用and相同的值错误，
df[(df['age']<=25) or df['is_student']]df[(df['age']<=25) or df['is_student']]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
/var/folders/13/qmh5_52s3m72pbywgbf08_ch0000gn/T/ipykernel_50721/1315814170.py in <module>
----> 1 df[(df['age']<=25) or df['is_student']]
~/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/generic.py in __nonzero__(self)
1525 @final
1526 def __nonzero__(self):
-> 1527 raise ValueError(
1528 f"The truth value of a {type(self).__name__} is ambiguous. "
1529 "Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()."
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().相反，我们应该这样做，
df[(df['age']<=25) | df['is_student']]结果为，
|而非or结果（作者提供的图片）
当然，我们也可以使用 NumPy 函数来实现相同的操作，因为 pandas 系列是建立在 NumPy 数组之上的。
df[np.logical_and(df['age']<=30,df['income']>=50000)]结果与使用&得到的相同，
np.logical_and()结果（作者提供的图片）
对于or操作也是类似的，
df[np.logical_or(df['age']<=25, df['is_student'])]结果为，
np.logical_or()结果（作者提供的图片）
为了使代码看起来整洁，我建议在数据切片中使用&和|。
有时你可能会感到困惑，即使使用了&和|，仍然得到相同的错误。
你很可能做了链式比较。
例如，使用上述相同的数据，我们希望获取那些年龄在 20 到 25 岁之间且 GPA 至少为 3.0 的人。
df[(20 < df['age'] < 25) &
(df['gpa'] >= 3)]结果为，
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
/var/folders/13/qmh5_52s3m72pbywgbf08_ch0000gn/T/ipykernel_50721/1837177779.py in <module>
----> 1 df[(20 < df['age'] < 25) &
2 (df['gpa'] >= 3)]
~/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/generic.py in __nonzero__(self)
1525 @final
1526 def __nonzero__(self):
-> 1527 raise ValueError(
1528 f"The truth value of a {type(self).__name__} is ambiguous. "
1529 "Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()."
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().不要将此错误与我们上面看到的错误混淆。虽然错误信息相同，但原因不再是&操作。这是关于20<df['age']<25的链式比较。
不幸的是，pandas 数据切片中不允许进行链式比较。
因此，链式比较必须拆分为两个独立的比较。
df[(20 < df['age']) &
(df['age']< 25) &
(df['gpa'] >= 3)]现在我们得到了正确的结果，
避免链式比较（作者提供的图片）
并且不要忘记对每个你希望用&或|结合的条件使用括号，否则操作符&和|将比比较操作有更高的优先级。
例如，
df[20 < df['age'] &
df['age']< 25 &
df['gpa'] >= 3]将给出相同的错误信息。
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
/var/folders/13/qmh5_52s3m72pbywgbf08_ch0000gn/T/ipykernel_50721/2058952526.py in <module>
----> 1 df[20 < df['age'] &
2 df['age']< 25 &
3 df['gpa'] >= 3]
~/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/generic.py in __nonzero__(self)
1525 @final
1526 def __nonzero__(self):
-> 1527 raise ValueError(
1528 f"The truth value of a {type(self).__name__} is ambiguous. "
1529 "Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()."
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().-
使用
&和|而非and和or来结合 pandas 数据切片中的比较。 -
避免使用链式比较作为数据切片的一个标准。
感谢阅读！希望你在工作中享受使用 Pandas 技巧！
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