使用带有熊猫的布尔索引时出错答案

【问题标题】：error using boolean indexing with pandas使用带有熊猫的布尔索引时出错
【发布时间】：2014-11-05 10:53:24
【问题描述】：

我有一个专栏"APNT_NA_ACTN"，提供了用于雇用员工的编码类型：

115, 515, 100, 786, 101, etc...

我已将我的数据集别名为名称，因此names[:3] 提供了整个数据集的三行。

我有能力过滤一种类型的代码：

names[names['APNT_NA_ACTN'] == 115]
names

但是，我只想过滤：此列中的 115 和 515。我已经尝试了以下

temp = names[(names['APNT_NA_ACTN'] == 115) & (names['APNT_NA_ACTN'] == 515)]
temp

我也试过了：

temp = names.query('[100,515] in 'APNT_NA_ACTN')

谁能提供帮助？

谢谢

所以下面的所有建议都对我有用：

1) temp = 名称[名称['APNT_NA_ACTN'].isin([115,515])]

2) 招聘代码 = 名称['APNT_NA_ACTN'] 临时=名称[（招聘代码== 115）| (招聘代码 == 515)] temp[['NM_EMP_LST','NAT_ACTN_2_3','ACTN_YMD','ORG_LEV2','ORG_LEV3','APNT_NA_ACTN','APNT_YMD','SCD_LV_YMD','SSNO','年份']]

【问题讨论】：

另一种选择是names['APNT_NA_ACTN'].isin([115,515)]
我喜欢这个概念，但是我收到错误消息：isin() 只需要 2 个参数（给定 3 个）我输入了这样的代码：names['APNT_NA_ACTN'].isin([115,515)]名字
抱歉拼写错误，试试这个：names['APNT_NA_ACTN'].isin([115,515])]
是的，这完全有效......

标签： python pandas indexing boolean

【解决方案1】：

另一种方法是使用isin:

names['APNT_NA_ACTN'].isin([115,515])]

您可以将列表或系列传递给方法

【讨论】：

【解决方案2】：

使用|（逻辑或）代替&（逻辑与）：

hiring_code = names['APNT_NA_ACTN']
temp = names[(hiring_code == 115) | (hiring_code == 515)]

【讨论】：

这似乎提供了我需要的东西。非常感谢所有输入！