熊猫系列弄乱了布尔值

Question

我有这个 python 代码，它使用一个名为 data 的数据框，有两列/系列标记为“Id”和“Open”，用整数和布尔值填充。 但是下面的代码

print(data['Id'][0])
print(data['Id'][1])
print(data['Open'][0])
print(data['Open'][1]) 
print(data['Id'][0]!=0)
print(data['Id'][1]!=0)
print(data['Open'][0]!=0)
print(data['Open'][1]!=0) 

给我输出：

0    0
0    1
Name: Id, dtype: int64
1    0
1    2
Name: Id, dtype: int64
0    1
0    1
Name: Open, dtype: float64
1    1
1    1
Name: Open, dtype: float64
0    False
0     True
Name: Id, dtype: bool
1    False
1     True
Name: Id, dtype: bool
0    True
0    True
Name: Open, dtype: bool
1    True
1    True
Name: Open, dtype: bool

鉴于http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html 将列描述为系列，我应该能够使用 data['Id'][0] 并读取一个 int 并将其与零进行比较的结果。
但是我改为在索引下阅读这些愚蠢的数字，而我很肯定我的 df 中没有元组（我从两个仅包含整数或 0/1 的 csv 解析它）。 那么我的错误在哪里？我也试过 iloc 和 loc ，但结果是一样的。 那么我从 pandas 文档中误解了什么？

辅助问题：我打印了那个，因为我的布尔索引有问题，因为我想用 data=data[data[id]>0 & data['open']==1] 选择我的数据，但是它一直在失败。我之前尝试过使布尔值 列表推导

booleanopen=[True if i==1 else False for i in data['Id']] 
booleanId=[True if i>01 else False for i in data['Id']] 
booleanand=booleanopen&booleanId
data=data[booleanand]

但它不断崩溃，没有回溯或错误消息。计算机只是卡住了几个小时。 （我想我不能改用：

booleanopen=[true for i==1 in data['Id']] 

因为它会给出一个充满真值的数组，长度等于1的个数，与前一个相反）

Answer 1

我应该能够使用 data['Id'][0] 并读取 int

data["Id"][0] 表示“获取名为 Id 的列，并访问与索引 0 关联的数据部分”。如果您有多个具有相同索引的行，pandas 将返回它们。例如：

>>> df = pd.DataFrame({"Id": pd.Series([10,20,30], index=[0,0,1])})
>>> df["Id"][0]
0    10
0    20
Name: Id, dtype: int64
>>> df["Id"][1]
30

虽然您出于某种原因没有显示您的框架，但我很确定这就是正在发生的事情。您必须研究它是如何构建的以找出原因（如果索引当前不包含任何信息，您总是可以使用df = df.reset_index(drop=True) 返回到“正常”索引。）

至于单独的问题，“但它一直失败”作为错误报告并没有多大用处，但可能您只是没有像文档所示的那样使用括号：

>>> df["Open"] = [1,2,1]
>>> df[(df["Id"] > 20) & (df["Open"] == 1)]
   Id  Open
1  30     1
>>> df.loc[(df["Id"] > 20) & (df["Open"] == 1)]
   Id  Open
1  30     1