Pandas_select 基於列值從 dataframe 中選擇行

Question

我是 Python 的新手。 我有一個如下所示的數據框。 這是一個 CSV 文件。 我需要 select 所有包含頻率值 0.8 和 0.6 的行。 我編寫了如圖所示的代碼，但它拋出了一個錯誤。

df_new = df[df['頻率'] == 0.8 & df['頻率'] == 1.6 ]

下面是我收到的錯誤的最后一行。

“TypeError：無法使用 dtyped [float64] 數組和 [bool] 類型的標量執行 'rand_'”

我運行了下面的代碼

df_new = df[(df['頻率'] == 0.8) & (df['頻率'] == 1.6)]

它沒有顯示任何錯誤但沒有出現值。它只顯示列的名稱。請參閱 bwloe 圖像

Answer 1

由於&和==的優先級，您需要添加括號

df_new = df[(df['Frequency'] == 0.8) & (df['Frequency'] == 1.6) ]

Answer 2

在條件周圍添加圓括號

df_new = df[ (df['Frequency'] == 0.8) & (df['Frequency'] == 1.6) ]

Answer 3

你想要這個嗎？

df_new = df[df['Frequency'].isin([0.8,1.6])] 

Answer 4

它沒有顯示答案原因和條件不匹配。 使用OR代替AND

df_new = df[ (df['Frequency'] == 0.8) | (df['Frequency'] == 1.6) ]

Answer 5

您正在使用這就是為什么您得到一個空的dataframe 。 頻率不能同時為 0.8 和 0.6。 使用| 反而。

嘗試這個：

df = df[(df['Frequency'] == 0.8) | (df['Frequency'] == 0.6)]

或者

df = df[df["Frequency"].isin([0.6,0.8])]