（&，|）和（and，or）是两组比较相似的运算符，用在“与”/ “或”上，在用法上有些许区别。
（&，|）和（and，or）是用来比较两组变量的，格式基本上是：
a& ba| ba and ba or b
如果a，b是数值变量， 则&， |表示位运算， and，or则依据是否非0来决定输出，
&， |：
#1&2，2在二进制里面是10,1在二进制中是01，那么01与运算10得到是01&2# 输出为0，1|2# 输出为3
and, or：
# 判断变量是否为0， 是0则为False，非0判断为True， # and中含0，返回0； 均为非0时，返回后一个值，2and0# 返回02and1# 返回11and2# 返回2# or中， 至少有一个非0时，返回第一个非0,2or0# 返回22or1# 返回20or1# 返回1
如何a, b是逻辑变量， 则两类的用法基本一致
In[103]:(3>0) | (3<1)Out[103]:TrueIn[104]:(3>0)and(3<1)Out[104]:FalseIn[105]:(3>0)or(3<1)Out[105]:TrueIn[106]:(3>0)&(3<1)Out[106]:False
值得提及的是在DataFrame的切片过程，要注意逻辑变量的使用，
需要求得满足多个逻辑条件的数据时，要使用& 和|，在某些条件下用and/ or会报错‘ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().’
target_url ="http://aima.cs.berkeley.edu/data/iris.csv"data = pd.read_csv(target_url, header=None, columns=['s_line','s_wid','p_line','p_wid','kind'])data.columns = ['s_line','s_wid','p_line','p_wid','kind']x_data = data.iloc[:, :-1]# 在多个逻辑条件下，用& 或者|，x_1 = x_data[x_data['s_line'] >6& x_data['p_wid'] >0]
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