Pandas シリーズをフィルタリングするときに真の値の曖昧さを回避するにはどうすればよいですか?

Pandas シリーズの真実の価値の不明瞭さと代替アプローチ

pandas シリーズに関係するデータ操作タスクでは、適切な方法を使用して、シリーズの真実味。 Python の or and and ステートメントは、pandas の真理値の解釈があいまいなため、意図した結果が得られない可能性があります。

条件に基づいてデータフレームをフィルター処理する場合、Python はオペランドを暗黙的にブール値に変換します。ただし、pandas シリーズの場合、これにより曖昧さが生じます。この問題を回避するには、ビット単位の演算子を使用することをお勧めします。 (または) および & (および) の代わりに:

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

エラー メッセージを理解する

エラー メッセージは、pandas シリーズの真理値の曖昧さを強調し、代替案を提案しますこのようなデータ構造のブール性を決定するメソッド。

• a.empty: シリーズが空かどうかを確認します。
• a.bool(): シリーズを変換します単一のブール値に変換され、すべての要素が次の場合は true true.
• a.item(): シリーズの最初の要素を取得します。
• a.any(): 要素があるかどうかを判断します。一連の内容が虚偽ではない、またはempty.
• a.all(): 一連の要素がすべて true で空でないかどうかを判断します。

追加の考慮事項

• 系列の真実性が条件 (if、while) で使用される場合、エラー メッセージに記載されている代替案の方が適用可能です。
• 要素ごとの論理比較の場合、numpy.logical_or や numpy.logical_and などの NumPy 関数を使用できます。
• 目的が次のことを確認することである場合Series が空であるか、x.size かどうか x.empty を if x.

の代わりに使用できます。

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