Indexation booléenne Pandas : quelle est la différence entre « et » et « & » ?

Opérateurs logiques pour l'indexation booléenne dans Pandas

Dans l'indexation booléenne dans Pandas, les opérateurs logiques jouent un rôle crucial. Cependant, il existe une distinction subtile entre les opérateurs et et &, qui peut avoir des implications significatives.

Ambiguïté de l'opérateur

Lors de l'utilisation de l'opérateur et entre des tableaux booléens ou des Pandas Série comportant plusieurs éléments, une erreur se produira. En effet, les structures de données numériques manquent de valeurs booléennes intrinsèques. Au lieu de cela, ils présentent une ambiguïté concernant les évaluations Vrai/Faux.

Opérateur logique par élément

Pour effectuer des opérations logiques par élément, l'opérateur & doit être utilisé. Cet opérateur permet d'appliquer des opérations booléennes entre les éléments correspondants de deux tableaux ou séries. Par exemple :

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

En revanche, utiliser et sans parenthèses tenterait d'évaluer l'expression comme une comparaison chaînée, ce qui entraînerait une erreur.

Exigence de parenthèses

Lors de l'utilisation de l'opérateur & dans l'indexation booléenne, il est essentiel de mettre les expressions entre parenthèses. Cela garantit que la priorité des opérateurs est préservée et que l'opération logique prévue par élément est effectuée.

Par exemple, sans parenthèses, l'expression a['x'] == 1 & a['y'] = = 10 serait mal évalué, conduisant à des résultats inattendus.

Conclusion

Comprendre le différents opérateurs logiques et leur utilisation appropriée dans l'indexation booléenne sont essentiels pour éviter les erreurs potentielles. En utilisant & pour les opérations logiques par éléments et en mettant les expressions entre parenthèses, les analystes de données peuvent garantir une indexation booléenne précise et efficace dans Pandas.

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