使用OR语句过滤Pandas Dataframe

Question

我有一个pandas数据帧,我想根据数据框中两列的值过滤整个df.我想找回IBRD或IMF!= 0的所有行和列.

alldata_balance = alldata[(alldata[IBRD] !=0) or (alldata[IMF] !=0)]

但这给了我一个ValueError

ValueError:Series的真值是不明确的.使用a.empty,a.bool(),a.item(),a.any()或a.all().

所以我知道我没有正确使用或声明,有没有办法做到这一点？

Answer 1

来自文档:

另一种常见操作是使用布尔向量来过滤数据.运营商是:| for或,&for and,和for for not.必须使用括号对这些进行分组.

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.15.2/indexing.html#boolean-indexing

尝试:

alldata_balance = alldata[(alldata[IBRD] !=0) | (alldata[IMF] !=0)]

Answer 2

您可以执行以下操作来达到您的结果：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
....
....
#use filter with plot
#or
fg=sns.factorplot('Retailer country', data=df1[(df1['Retailer country']=='United States') | (df1['Retailer country']=='France')], kind='count')

fg.set_xlabels('Retailer country')
plt.show()


#also
#and
fg=sns.factorplot('Retailer country', data=df1[(df1['Retailer country']=='United States') & (df1['Year']=='2013')], kind='count')

fg.set_xlabels('Retailer country')
plt.show()