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我在Pandas中使用布尔索引.问题是为什么声明:

a[(a['some_column']==some_number) & (a['some_other_column']==some_other_number)]

工作正常,而

a[(a['some_column']==some_number) and (a['some_other_column']==some_other_number)]

存在错误？

例:

a=pd.DataFrame({'x':[1,1],'y':[10,20]})

In: a[(a['x']==1)&(a['y']==10)]
Out:    x   y
     0  1  10

In: a[(a['x']==1) and (a['y']==10)]
Out: ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous.     Use a.any() or a.all()

考虑以下代码:

x = 1        # 0001
x << 2       # Shift left 2 bits: 0100
# Result: 4

x | 2        # Bitwise OR: 0011
# Result: 3

x & 1        # Bitwise AND: 0001
# Result: 1

我可以理解Python(和其他语言)中的算术运算符,但我从来没有完全理解'按位'运算符.在上面的例子中(来自Python书),我理解左移但不是其他两个.

另外,实际使用的是按位运算符？我很欣赏一些例子.

在进行布尔数组比较时,使用&代替*或|替代是否有任何优势/惯例+？这些总是相同吗？

(如果这些是在文档中,链接可能是一个可接受的答案,但我天真地搜索'numpy&符'和'numpy elementwise布尔比较'没有产生任何相关的东西)

>>> 5 > 4 & 6 > 5

为什么上面的表达式False在 Python 中给出，if 5 > 4isTrue和6 > 5is also True？