在Pandas中筛选数据时遇TypeError：float与bool类型不支持&操作符

错误原因 #

你定义的mask_actor和mask_genres是DataFrame子集，而非布尔索引（布尔类型Series）。当用&操作符组合时，Pandas会尝试对两个DataFrame逐元素运算，但DataFrame中包含float类型列（如vote_average），布尔值与float值无法执行&运算，因此触发类型不兼容错误。

修正代码 #

将掩码改为直接存储str.contains()返回的布尔Series，不要用df[]包裹：

# 直接获取布尔掩码，而非DataFrame子集
mask_actor = df.cast.str.contains("Bruce Willis")
mask_genres = df.genres.str.contains("Adventure") & df.genres.str.contains("Family")

from IPython.display import HTML
# 用布尔掩码组合筛选目标数据
bruce = df.loc[mask_actor & mask_genres, ["title", "vote_average"]].sort_values(by="vote_average", ascending=False)
sup = HTML(bruce.to_html(escape=False))
sup

补充提示 #

如果原数据存在缺失值，建议在str.contains()中添加na=False参数，避免因缺失值导致的额外报错：

mask_actor = df.cast.str.contains("Bruce Willis", na=False)
mask_genres = df.genres.str.contains("Adventure", na=False) & df.genres.str.contains("Family", na=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Professor