Pandas .loc方法运行不符合预期：带条件可用直接调用为何报错

核心差异是.loc对行位置入参的不同类型有完全不同的处理逻辑：

• 当入参是布尔序列时，.loc会当做行筛选规则使用
• 当入参是数值/字符串序列时，.loc会当做行索引标签去匹配查找

第一段代码正常运行的原因 #

你代码中df['mynumbers'] <= 53不是直接返回原始数值列，而是逐行比较后生成的布尔类型Series，结构如下：

0     True
1     True
2     True
3    False
4    False
Name: mynumbers, dtype: bool

这是.loc支持的标准行筛选入参格式，会自动保留布尔值为True对应的行（索引0、1、2的行），再对这些行的mynumbers列赋值，完全符合调用规则，所以运行正常。

第二段代码报错的原因 #

直接传入df['mynumbers']时，入参是数值类型的Series，值为[51,52,53,54,55]，此时.loc会把序列中的每个值当做行索引标签去匹配。
而示例DataFrame的默认行索引是[0,1,2,3,4]，没有对应51、52这类数值的索引标签，因此触发KeyError。

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