我将假设Time和Product是中的列DataFrame， df是的实例DataFrame，而其他变量是标量值：
现在，您必须引用DataFrame实例：
k1 = df.loc[(df.Product == p_id) & (df.Time >= start_time) & (df.Time < end_time), ['Time', 'Product']]
由于&运算符与比较运算符之间的优先级，因此括号也是必需的。该&运算符实际上是一个重载的按位运算符，其优先级与算术运算符相同，而算术运算符的优先级又高于比较运算符。
在pandas0.13中，DataFrame.query()将提供一种新的实验方法。这与子集对select参数取模非常相似：
与query()您一起这样做：
df[['Time', 'Product']].query('Product == p_id and Month < mn and Year == yr')
这是一个简单的例子：
In [9]: df = DataFrame({'gender': np.random.choice(['m', 'f'], size=10), 'price': poisson(100, size=10)})
In [10]: df
Out[10]:
gender price
0 m 89
1 f 123
2 f 100
3 m 104
4 m 98
5 m 103
6 f 100
7 f 109
8 f 95
9 m 87
In [11]: df.query('gender == "m" and price < 100')
Out[11]:
gender price
0 m 89
4 m 98
9 m 87
您感兴趣的最终查询甚至可以利用链式比较，如下所示：
k1 = df[['Time', 'Product']].query('Product == p_id and start_time <= Time < end_time')
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