使用熊猫过滤多个值

Question

我正在使用 Python 和 Pandas。我有一个df与此类似的工作：

 +--------+--------+-------+
 |  Col1  |  Col2  | Col3 |
 +--------+--------+-------+
 | Team 1 | High   | Pizza |
 | Team 1 | Medium | Sauce |
 | Team 1 | Low    | Crust |
 +--------+--------+-------+

我想过滤df以便我只能从Col2.

这是我在没有运气的情况下尝试过的

 df = df.loc[df['Col2'] == 'High' | (df['Col2'] == 'Medium')]

这是我得到的错误

 cannot compare a dtyped [bool] array with a scalar of type [bool]

任何想法如何使这项工作以及该错误意味着什么？

Answer 1

这也有效，更pythonic

country_list = ['brazil','poland','russia','countrydummy','usa']

filtered_df = df[df['Country Name'].isin(country_list)]
print(filtered_df )

Answer 2

您缺少一对括号来获取|运算符两侧的可比较项- 其优先级高于== （参见文档）：

df = df.loc[(df['Col 2'] == 'High') | (df['Col2'] == 'Medium')]