&，|）和（and，or）是兩組比較相似的運算符，用在“與”/ “或”上，在用法上有些許區別。
（&，|）和（and，or）是用來比較兩組變量的，格式基本上是：
a & b
a | b
a and b
a or b
如果a，b是數值變量， 則&， |表示位運算， and，or則依據是否非0來決定輸出，
&， |：
# 1&2，2在二進制里面是10,1在二進制中是01，那么01與運算10得到是0
1 & 2 # 輸出為 0，
1 | 2 # 輸出為3
and, or:
# 判斷變量是否為0， 是0則為False，非0判斷為True，
# and中含0，返回0； 均為非0時，返回后一個值，
2 and 0 # 返回0
2 and 1 # 返回1
1 and 2 # 返回2
# or中， 至少有一個非0時，返回第一個非0,
2 or 0 # 返回2
2 or 1 # 返回2
0 or 1 # 返回1
如何a, b是邏輯變量， 則兩類的用法基本一致
In[103]:(3>0) | (3<1)
Out[103]: True
In[104]:(3>0) and (3<1)
Out[104]: False
In[105]:(3>0) or (3<1)
Out[105]: True
In[106]:(3>0) & (3<1)
Out[106]: False
值得提及的是在DataFrame的切片過程，要注意邏輯變量的使用，
需要求得滿足多個邏輯條件的數據時，要使用& 和|，在某些條件下用and/ or會報錯‘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]
# 在多個邏輯條件下，用& 或者|，
x_1 = x_data[x_data['s_line'] > 6 & x_data['p_wid'] > 0]