Pandas布尔索引语法疑问：拆分赋值写法可行，合并写法为何无法运行？

你完全说对了，这里确实存在运算符优先级的语法问题！

在Python里，&（按位与）的优先级比==更高，所以当你写A['Gender']=='Male' & A['Attrition']=='Yes'的时候，Python会先计算'Male' & A['Attrition']——字符串和Series做按位与操作完全不符合逻辑，自然会报错。

而你分开赋值给m1和m2的写法是对的：每个条件被单独计算成布尔Series，之后再用&对两个布尔Series做按位与操作，这才是符合你需求的筛选逻辑。

正确的合并写法 #

你只需要给每个条件加上括号，强制改变运算优先级，让Python先计算每个==的判断：

A[(A['Gender']=='Male') & (A['Attrition']=='Yes')]

另外，也可以用pandas的query()方法，写法更直观，还不需要担心优先级问题：

A.query("Gender == 'Male' and Attrition == 'Yes'")

这样两种写法都能得到和你分开赋值时一样的结果啦～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ashok Kumar