如何正确使用df.query()多条件查询？and/or与&/|的选择及最佳实践

问题梳理 #

在使用Pandas的query做多条件查询时，常会有这些困惑：

• 用and/or或者&/|到底对不对？
• 有没有必要同时混用两类运算符？
• 哪种写法更规范？
• 文档说“&/|和and/or优先级相同”，到底是什么意思？

实际测试发现两种写法结果一致，示例代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data=np.random.randn(5,2), columns=['A','B'])
df['names'] = list('ABCDE')

# 布尔运算符写法
query1 = df.query("A > -1 and B < 1 or 'B' in names")
# 位运算符写法
query2 = df.query("A > -1 & B < 1 | 'B' in names")

# 输出为True，结果完全一致
print(query1.equals(query2))

解答 #

1. 优先级相同的实际含义
   在常规Python代码里，&/|的优先级比and/or高，比如a > 1 and b < 2 & c ==3会先计算b <2 & c==3；但在query的表达式里，这两类运算符的优先级是完全相同的——也就是说你示例里的两个表达式，运算顺序完全一致，所以结果没差别。

2. 两种写法都合法
   在query中，and/or和&/|都是被支持的合法写法，只要逻辑没问题，都能得到正确结果。

3. 没必要同时混用两类运算符
   两类运算符功能重叠，优先级又一致，混用只会让代码变难读，完全没有必要。日常开发中几乎碰不到需要同时用的场景。

4. 最佳实践建议

• 优先用and/or：这类写法更贴近自然语言，复杂条件下可读性拉满，别人一看就懂你的查询逻辑。
• 复杂条件加括号：不管用哪种写法，多条件组合时最好用括号把逻辑分组，比如写成(A > -1 and B < 1) or 'B' in names，哪怕优先级没问题，也能避免误解。
• 别把query的习惯带到普通代码里：在query之外的Python代码中，&/|优先级更高，要是照搬query里的写法，很容易出逻辑错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dudelstein