Ich versuche, eine Boolesche Maske zu verwenden, um eine Übereinstimmung von 2 verschiedenen Datenrahmen zu erhalten. U

Verwenden Sie den logischen Operator OR:

x = df[(df['A'].isin(df2['B']))
      or df['A'].isin(df2['C'])]

Output:

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

Wenn Sie jedoch den bitweisen OR-Operator verwenden, werden die Ergebnisse erfolgreich zurückgegeben.

x = df[(df['A'].isin(df2['B']))
      | df['A'].isin(df2['C'])]

Output: x

Gibt es einen Unterschied in beiden und wäre bitweise ODER die beste Option hier? Warum funktioniert das logische ODER nicht?