import pandas as pd
import numpy as np
data = 'filename.csv'
df = pd.DataFrame(data)
df
one two three four five
a 0.469112 -0.282863 -1.509059 bar True
b 0.932424 1.224234 7.823421 bar False
c -1.135632 1.212112 -0.173215 bar False
d 0.232424 2.342112 0.982342 unbar True
e 0.119209 -1.044236 -0.861849 bar True
f -2.104569 -0.494929 1.071804 bar False
我想为某个列选择一个范围，比如说列two。我想选择 -0.5 和 +0.5 之间的所有值。如何做到这一点？
我期望使用
-0.5 < df["two"] < 0.5
但这（自然地）给出了一个 ValueError：
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
I tried
-0.5 (< df["two"] < 0.5)
但这输出了所有True.
正确的输出应该是
0 True
1 False
2 False
3 False
4 False
5 True
在 pandas 数据框列中查找一系列值的正确方法是什么？
编辑：问题
Using .between() with
df['two'].between(-0.5, 0.5, inclusive=False)
将是之间的区别
-0.5 < df['two'] < 0.5
以及诸如此类的不平等现象
-0.5 =< df['two'] < 0.5
?
Use between http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.between.html with inclusive=False对于严格的不等式：
df['two'].between(-0.5, 0.5, inclusive=False)
The inclusive参数确定是否包含端点（True: <=, False: <）。这适用于两个标志。如果您想要混合不等式，则需要显式地对其进行编码：
(df['two'] >= -0.5) & (df['two'] < 0.5)
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