在熊猫数据框中选择行

Question

我需要选择满足以下条件的行：

• 如果（X为True，Z为false）| （X为假，Z为真），然后将新列分配为True作为值。

我尝试过：

df[(df[X']==True & df['Z']==False) | (df['X']==False & df['Z']==True)]

但出现以下错误：

ValueError：系列的真值不明确。使用空 a.bool（），a.item（），a.any（）或a.all（）。

我尝试如下使用any（）

Answer 1

df['X']==True & df['Z']==False必须为(df['X']==True) & (df['Z']==False)（以及其他所有内容）。在Python中，运算符&的优先级高于==。您的表情将被解释为df['X']==(True & df['Z'])==False。

Answer 2

如果您的所有值都是条件中的布尔值，则可以尝试

df[(df['X'] & ~df['Z']) | (~df['X'] & df['Z'])]

Answer 3

检查

df[((df['X']==True) & (df['Z']==False)) | ((df['X']==False) & (df['Z']==True))]

这里还有一点数学

df[df.X.astype(int).add(df.Z.astype(int)==1]

来自Achampion

df[df.X!=df.Z]

Answer 4

如果X和Y仅包含True和False，则下面将给出答案（请检查How do you get the logical xor of two variables in Python?）：

df[df['X']!=df['Z']]