


Pandas Boolesche Indizierung: Was ist der Unterschied zwischen „und' und „&'?
Logische Operatoren für die boolesche Indizierung in Pandas
Bei der booleschen Indizierung in Pandas spielen logische Operatoren eine entscheidende Rolle. Es gibt jedoch einen subtilen Unterschied zwischen den Operatoren and und &, der erhebliche Auswirkungen haben kann.
Mehrdeutigkeit des Operators
Bei Verwendung des Operators and zwischen booleschen Arrays oder Pandas Bei Serien mit mehreren Elementen tritt ein Fehler auf. Dies liegt daran, dass numerische Datenstrukturen keine intrinsischen booleschen Werte haben. Stattdessen weisen sie Unklarheiten in Bezug auf Richtig/Falsch-Bewertungen auf.
Elementweiser logischer Operator
Um elementweise logische Operationen durchzuführen, sollte der &-Operator verwendet werden. Dieser Operator ermöglicht die Anwendung boolescher Operationen zwischen entsprechenden Elementen zweier Arrays oder Reihen. Zum Beispiel:
a = pd.DataFrame({'x': [1, 1], 'y': [10, 20]}) # Element-wise logical-and operation result = a[(a['x'] == 1) & (a['y'] == 10)] print(result) # Output: # x y # 0 1 10
Im Gegensatz dazu würde die Verwendung von und ohne Klammern versuchen, den Ausdruck als verketteten Vergleich auszuwerten, was zu einem Fehler führen würde.
Erforderliche Klammern
Bei der Verwendung des &-Operators in der booleschen Indizierung ist es wichtig, die Ausdrücke in Klammern zu setzen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Priorität des Operators erhalten bleibt und die beabsichtigte elementweise logische Operation ausgeführt wird.
Zum Beispiel ist der Ausdruck a['x'] == 1 & a['y'] = ohne Klammern = 10 würde falsch ausgewertet werden, was zu unbeabsichtigten Ergebnissen führen würde.
Fazit
Den Unterschied verstehen Logische Operatoren und ihre geeignete Verwendung bei der booleschen Indizierung sind entscheidend, um potenzielle Fehler zu vermeiden. Durch die Verwendung von & für elementweise logische Operationen und das Einschließen von Ausdrücken in Klammern können Datenanalysten eine genaue und effiziente boolesche Indizierung innerhalb von Pandas sicherstellen.
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