Pandas中基于多列筛选行：两种命令为何结果不同？

首先创建示例DataFrame：

import pandas as pd
a = [0,0,1,1,2,7]
b = [1,0,0,1,1,4]
df = pd.DataFrame(list(zip(a,b)), columns = ('a','b'))

生成的DataFrame如下：

a   b
0   0   1
1   0   0
2   1   0
3   1   1
4   2   1
5   7   4

需求是筛选出a列和b列数值均大于0的所有行，但两种写法结果不同：

写法1：仅返回部分目标行 #

df[(df['a'] & df['b'])>0]

结果：

a   b
3   1   1
5   7   4

写法2：返回全部目标行 #

df[((df['a']>0) & (df['b']>0))]

结果：

a   b
3   1   1
4   2   1
5   7   4

差异原因 #

核心是**&的作用对象不同**：

• 写法1中，df['a'] & df['b']是对两列的每个数值做按位与运算，而非逻辑判断。比如第4行的a=2（二进制10）和b=1（二进制01），按位与的结果是0，因此>0的判断为False，该行被过滤。
• 写法2中，先通过df['a']>0和df['b']>0生成两个布尔序列（每个元素是True/False，代表是否大于0），再用&对这两个布尔序列做逻辑与运算，只要两列都大于0就保留该行，完全符合需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Levente