Python中and/&/or/|的等价规则是什么？Pandas多条件筛选如何实现？

一、Python中and/or与&/|的核心差异 #

• 逻辑运算符and/or：属于Python原生布尔逻辑运算符，是短路求值的，仅支持对单个布尔值做逻辑判断，无法直接作用于pandas的Series、numpy数组这类序列结构，强行对序列做布尔判断会触发报错。
• 位运算符&/|：原生语义是对整数做按位运算，在pandas、numpy中被重载为元素级逻辑运算符，可以对序列的每个元素分别做逻辑判断，返回等长的布尔序列，刚好适配数据框的条件筛选场景。
• 额外注意：pandas多条件组合时，每个独立条件必须用小括号包裹，因为&/|的运算优先级高于==/!=/>这类比较运算符，不加括号会优先执行位运算再执行比较，直接触发错误。

二、多国家保留的正确实现方式 #

你之前的几种写法错误原因如下：

1. 用and的写法：会尝试把整个Country列的Series转为单个布尔值，直接触发报错
2. 不加括号用&的写法：优先级错误，会先执行"South Africa" & "UK"的位运算，字符串不支持位运算直接报错
3. 逗号分隔值的写法：属于pandas选取行列的语法，和条件判断逻辑无关，自然无法运行

写法1：用isin方法（多值匹配首选，最简洁） #

多值相等判断直接用isin方法即可，不用编写多个条件组合：

# 直接保留指定国家的行，等价于删除不在列表内的行
covid = covid[covid.Country.isin(["South Africa", "UK", "US", "India"])]

如果一定要沿用drop的写法，逻辑取反即可：

# ~是pandas的元素级取反运算符，对应原生的not
covid = covid.drop(covid[~covid.Country.isin(["South Africa", "UK", "US", "India"])].index)

写法2：用|做多条件组合（适合逻辑更复杂的场景） #

如果需要用等于条件单独拼接，每个条件加括号后用|连接即可：

covid = covid[(covid.Country == "South Africa") | (covid.Country == "UK") | (covid.Country == "US") | (covid.Country == "India")]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者edshewa