Python Pandasで、2つの値の間のDataFrameの行を選択するにはどうすればよいですか？

df列の値が99〜101の行のみを含むようにDataFrameを変更し、closing_price以下のコードでこれを実行しようとしています。

しかし、私はエラーが出ます

ValueError：Seriesの真理値があいまいです。a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）またはa.all（）を使用します

ループを使用せずにこれを行う方法があるかどうか疑問に思っています。

df = df[(99 <= df['closing_price'] <= 101)]

を使用()してブールベクトルをグループ化し、あいまいさをなくす必要があります。

df = df[(df['closing_price'] >= 99) & (df['closing_price'] <= 101)]

間のシリーズも検討してください。

df = df[df['closing_price'].between(99, 101)]

より良い代替手段があります -query （）メソッドを使用します：

In [58]: df = pd.DataFrame({'closing_price': np.random.randint(95, 105, 10)})

In [59]: df
Out[59]:
   closing_price
0            104
1             99
2             98
3             95
4            103
5            101
6            101
7             99
8             95
9             96

In [60]: df.query('99 <= closing_price <= 101')
Out[60]:
   closing_price
1             99
5            101
6            101
7             99

更新：コメントに答える：

ここでは構文が好きですが、expresisonと組み合わせようとすると落ちてしまいました。 df.query('(mean + 2 *sd) <= closing_price <=(mean + 2 *sd)')

In [161]: qry = "(closing_price.mean() - 2*closing_price.std())" +\
     ...:       " <= closing_price <= " + \
     ...:       "(closing_price.mean() + 2*closing_price.std())"
     ...:

In [162]: df.query(qry)
Out[162]:
   closing_price
0             97
1            101
2             97
3             95
4            100
5             99
6            100
7            101
8             99
9             95

.between()メソッドを使用することもできます

emp = pd.read_csv("C:\\py\\programs\\pandas_2\\pandas\\employees.csv")

emp[emp["Salary"].between(60000, 61000)]

出力

newdf = df.query('closing_price.mean() <= closing_price <= closing_price.std()')

または

mean = closing_price.mean()
std = closing_price.std()

newdf = df.query('@mean <= closing_price <= @std')

複数の値と複数の入力を扱う場合は、このような適用関数を設定することもできます。この場合、特定の範囲内にあるGPS位置のデータフレームをフィルタリングします。

def filter_values(lat,lon):
    if abs(lat - 33.77) < .01 and abs(lon - -118.16) < .01:
        return True
    elif abs(lat - 37.79) < .01 and abs(lon - -122.39) < .01:
        return True
    else:
        return False


df = df[df.apply(lambda x: filter_values(x['lat'],x['lon']),axis=1)]

これの代わりに

df = df[(99 <= df['closing_price'] <= 101)]

あなたはこれを使うべきです

df = df[(df['closing_price']>=99 ) & (df['closing_price']<=101)]

クエリを合成するには、NumPyのビット単位の論理演算子|、＆、〜、^を使用する必要があります。また、括弧は演算子の優先順位にとって重要です。

詳細については、リンクにアクセスしてください：比較、マスク、ブール論理