如何使用NumPy/Pandas剔除数组中不在指定范围的值？

你的代码存在几个关键问题，导致无法正确筛选出1到1.3之间的数值：

1. 循环变量误用：for i in parallax里的i是parallax中的元素值，不是索引，所以parallax[i]会触发索引错误（比如元素是1.2时，用1.2当索引取Series的值肯定不对）。
2. 条件逻辑错误：你当前的逻辑是只要数值>=1就添加，或者<=1.3就添加，这会把所有数值都保留（任何数要么>=1要么<=1.3），但你实际需要的是同时满足1 ≤ 数值 ≤ 1.3的元素。
3. np.append用法错误：np.append需要传入目标数组、要添加的元素这两个核心参数，且不会原地修改数组，需要重新赋值；用Python列表的话直接用append()方法更简单。

正确解法（优先推荐向量化操作，效率更高） #

对于pandas Series或numpy数组，完全不需要用循环，直接用布尔索引就能高效处理数千条数据：

方法1：用pandas布尔索引 #

import pandas as pd

# 读取数据
query_result = pd.read_csv('data_2.csv')
parallax = query_result['parallax']

# 筛选1到1.3之间的数值（包含边界）
parallax_range = parallax[(parallax >= 1) & (parallax <= 1.3)]

方法2：转成numpy数组后筛选 #

import pandas as pd
import numpy as np

query_result = pd.read_csv('data_2.csv')
parallax = query_result['parallax'].to_numpy()

# 筛选符合条件的元素
parallax_range = parallax[(parallax >= 1) & (parallax <= 1.3)]

如果一定要用循环（不推荐，效率低） #

修正循环写法如下：

import pandas as pd
import numpy as np

query_result = pd.read_csv('data_2.csv')
parallax = query_result['parallax']

parallax_range = []
for val in parallax:
    # 同时满足两个条件才保留
    if 1 <= val <= 1.3:
        parallax_range.append(val)

# 可选：转成numpy数组
parallax_range = np.array(parallax_range)

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