Wie vermeide ich Mehrdeutigkeiten bei der Verwendung logischer Operatoren in Pandas-Serien?

Mehrdeutigkeit bei der Wahrheitswertbewertung von Pandas-Reihen vermeiden

In Python erfordern die logischen Operatoren oder und und wahr oder falsch als Operanden. Der Wahrheitswert einer Pandas-Serie gilt jedoch als nicht eindeutig. Diese Mehrdeutigkeit kann zu Fehlern führen, wenn diese Operatoren für Serien verwendet werden, ohne sie explizit in boolesche Werte umzuwandeln.

Um dieses Problem zu beheben, wird empfohlen, „bitweise“ Operatoren | zu verwenden (oder) oder & (und) stattdessen. Diese Operatoren sind überladen, um elementweise Vergleiche in Pandas-Serien durchzuführen und das beabsichtigte logische Verhalten bereitzustellen.

df = df[(df['col'] < -0.25) | (df['col'] > 0.25)]

Alternative Methoden für die boolesche Auswertung

Alternativ können Sie dies tun Verwenden Sie die folgenden Methoden, um den Wahrheitswert von a zu bewerten Serie:

• a.empty: Prüft, ob eine Serie leer ist.
• a.bool(): Gibt True zurück, wenn alle Elemente sind ansonsten wahr und falsch.
• a.item(): Gibt das erste Element von a zurück Reihe, die ein Skalar sein muss.
• a.any(): Gibt True zurück, wenn ein Element True ist.
• a.all(): Gibt True zurück, wenn alle Elemente True sind.

Durch die Verwendung dieser Methoden können Sie den Wahrheitswert einer Reihe effektiv bewerten und das vermeiden Mehrdeutigkeitsfehler.

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