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Wie kann der Fehler „Der Wahrheitswert einer Reihe ist mehrdeutig' bei der Pandas-Filterung behoben werden?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate OlsenOriginal
2024-12-25 21:37:11472Durchsuche

How to Resolve

Mehrdeutiger Wahrheitswert in Pandas-Reihen: Filterung mit ODER-Bedingung

Wir stoßen auf den Fehler „Der Wahrheitswert einer Reihe ist mehrdeutig“, wenn Es wird versucht, einen DataFrame mithilfe einer ODER-Bedingung zu filtern, wie unten gezeigt:

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

Dieser Fehler ist auf die Mehrdeutigkeit von zurückzuführen Wahrheitswerte in der Pandas-Serie. Um das Problem zu lösen, sollten wir stattdessen „bitweise“ Operatoren verwenden, die speziell für elementweise boolesche Operationen in Pandas entwickelt wurden.

Bitweise ODER- und UND-Operatoren

Die bitweiser ODER-Operator | und der bitweise UND-Operator & sind für unseren Zweck geeignet. Sie arbeiten elementweise an der Reihe und geben eine boolesche Reihe zurück, wobei jedes Element das Ergebnis der ODER- oder UND-Operation an den entsprechenden Elementen in der ursprünglichen Reihe darstellt.

In unserem Fall können wir den Filterausdruck umschreiben Verwenden Sie den bitweisen ODER-Operator wie folgt:

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

Alternative Methoden

Die Ausnahmemeldung schlägt auch alternative Methoden für vor Erhalten von Wahrheitswerten aus einer Reihe:

  • .empty: Prüft, ob die Reihe leer ist.
  • .bool(): Gibt zurück eine boolesche Reihe, bei der jedes Element „True“ ist, wenn das entsprechende Element ungleich Null oder nicht „False“ ist, und „False“. andernfalls.
  • .item(): Gibt das erste und einzige Element in der Serie zurück.
  • .any(): Gibt True zurück, falls vorhanden Element in der Serie ist ungleich Null, nicht leer oder nicht falsch; andernfalls wird False zurückgegeben.
  • .all(): Gibt True zurück, wenn alle Elemente in der Serie ungleich Null, nicht leer oder nicht False sind; andernfalls wird False zurückgegeben.

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