Python数据分段问题：基于SEGMENT字段筛选值为70或80的数据失败求助

Hey，我来帮你搞定这个筛选问题！你的代码不能正常运行主要有两个关键原因，咱们一步步拆解解决：

问题分析 #

• 运算符优先级错误：|（按位或）的优先级比==更高，你的代码会先执行 '70.0' | df['SEGMENT']，这完全不符合你的筛选逻辑，直接导致报错或结果异常。
• 数据类型不匹配：从你的数据示例来看，SEGMENT字段是浮点数类型（比如60.0、80.0），但你用了字符串'70.0'做比较，这样条件永远不成立，自然筛选不到数据。

正确的解决方案 #

方案1：修正优先级+匹配数据类型 #

给每个条件单独加括号，同时用浮点数和字段做比较：

prive = df[(df['SEGMENT'] == 70.0) | (df['SEGMENT'] == 80.0)]

方案2：用isin()简化代码（更推荐） #

当需要匹配多个值时，isin()方法会让代码更简洁易读，同时避免优先级问题：

# 针对浮点数类型的SEGMENT
prive = df[df['SEGMENT'].isin([70.0, 80.0])]

如果你的SEGMENT字段实际是字符串类型（比如存储的是'70.0'这样的字符串），只需要把列表里的元素改成字符串即可：

# 针对字符串类型的SEGMENT
prive = df[df['SEGMENT'].isin(['70.0', '80.0'])]

小提示 #

可以先通过以下代码确认SEGMENT字段的数据类型，避免类型不匹配的问题：

print(df['SEGMENT'].dtype)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Joost Oskam