


Logische Operatoren für die boolesche Indizierung in Pandas
Bei der Arbeit mit der booleschen Indizierung in Pandas ist es wichtig, den Unterschied zwischen den logischen Operatoren zu verstehen. &“ und „und“.
Frage:Warum passiert Folgendes Anweisung funktioniert ohne Fehler:
a[(a['some_column']==some_number) & (a['some_other_column']==some_other_number)]
aber die folgende Anweisung wird mit einem Fehler beendet:
a[(a['some_column']==some_number) and (a['some_other_column']==some_other_number)]
Antwort:
Das „und“ Der Operator in Python konvertiert seine Operanden implizit in boolesche Werte. Beim Umgang mit NumPy-Arrays (und Pandas-Serien, die auf NumPy-Arrays basieren) kann diese Konvertierung jedoch zu Mehrdeutigkeiten führen.
Bei der Bewertung des Wahrheitswerts eines Arrays mit mehreren Elementen ist unklar, ob dies der Fall sein sollte gilt als wahr, wenn:
- Alle seine Elemente wahr sind
- Jedes seiner Elemente ist wahr Wahr
- Es hat eine Länge ungleich Null
Um diese Mehrdeutigkeit zu vermeiden, erfordern NumPy und Pandas eine explizite boolesche Auswertung mit „any()“, „all()“ oder „empty()“-Methoden.
Bei der booleschen Indizierung wollen wir keine boolesche Auswertung, sondern elementweise logische Operationen. Hier kommt der „&“-Operator ins Spiel.
Der „&“-Operator führt eine elementweise logische UND-Verknüpfung durch. Es wird ein boolesches Array zurückgegeben, in dem jedes Element das Ergebnis der logischen UND-Verknüpfung der entsprechenden Elemente in den Eingabearrays ist.
Beispiel:
import pandas as pd a = pd.DataFrame({'x':[1,1],'y':[10,20]}) print(a[(a['x']==1) & (a['y']==10)])
Ausgabe:
x y 0 1 10
In diesem Beispiel wird der „&“-Operator verwendet, um Zeilen zu finden, in denen sowohl die „x“-Spalte als auch die „y“-Spalte aufeinandertreffen angegebenen Kriterien.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPandas Boolesche Indizierung: Warum „&' anstelle von „und' verwenden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Gründe, warum Python -Skripte auf UNIX -Systemen nicht ausgeführt werden können, sind: 1) unzureichende Berechtigungen unter Verwendung von chmod xyour_script.py zur Erteilung von Ausführungsberechtigungen; 2) Falsche oder fehlende Shebang -Linie, Sie sollten #!/Usr/bin/envpython verwenden; 3) In falsche Einstellungen für die Umgebungsvariablen können Sie os.Environ -Debugging drucken. 4) Mit der falschen Python -Version können Sie die Version in der Shebang -Zeile oder der Befehlszeile angeben. 5) Abhängigkeitsprobleme unter Verwendung der virtuellen Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren; 6) Syntaxfehler, verwenden Sie Python-Mpy_CompileYour_Script.py, um zu erkennen.

Die Verwendung von Python -Arrays eignet sich besser für die Verarbeitung großer Mengen von numerischen Daten als für Listen. 1) Arrays speichern mehr Speicher, 2) Arrays sind schneller nach numerischen Werten, 3) Konsistenz vom Arrays Kraftstyp, 4) Arrays sind mit C -Arrays kompatibel, sind jedoch nicht so flexibel und bequem wie Listen.

Listen besser voreflexibilität undmixdatatatypen, während Datensätze der überlegenen sumerischen Berechnungen sandlastete

NumpymanageMemoryforlargearrayseffictionlyusingViews, Kopien und Memory-Made.1) ViewsAllowsLicing Mit Outcopying, direktModifizierende Theoriginalarray.2) CopieScanbecreated withthecopy () methodeChoperingdata.3) Memory-Maddscanbeed-medellessive-made-mapedFileshandleshandLessive-massessive-massessiva

ListsinpythondonotRequireMportingamodule, whilearRays aus der FROMTHEARRAYMODULEDONEDANIMIMPORT.1) listet zur Verfügung gestellt.

PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.


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