Pandas 부울 인덱싱: 'and'와 '&'의 차이점은 무엇인가요?

Pandas의 부울 인덱싱을 위한 논리 연산자

Pandas의 부울 인덱싱에서 논리 연산자는 중요한 역할을 합니다. 그러나 and와 & 연산자 사이에는 미묘한 차이가 있어 중요한 의미를 가질 수 있습니다.

연산자 모호성

부울 배열 또는 Pandas 사이에 and 연산자를 사용하는 경우 여러 요소가 포함된 시리즈인 경우 오류가 발생합니다. 이는 숫자 데이터 구조에 고유한 부울 값이 부족하기 때문입니다. 대신 참/거짓 평가에 대한 모호성을 보입니다.

요소별 논리 연산자

요소별 논리 연산을 수행하려면 & 연산자를 사용해야 합니다. 이 연산자를 사용하면 두 배열 또는 시리즈의 해당 요소 사이에 부울 연산을 적용할 수 있습니다. 예:

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

반대로 괄호를 사용하거나 사용하지 않으면 표현식을 연결된 비교로 평가하려고 시도하여 오류가 발생합니다.

괄호 요구 사항

부울 인덱싱에서 & 연산자를 사용할 때는 표현식을 괄호로 묶어야 합니다. 이렇게 하면 연산자 우선 순위가 유지되고 의도한 요소별 논리 연산이 수행됩니다.

예를 들어 괄호가 없으면 표현식 a['x'] == 1 & a['y'] = = 10은 잘못 평가되어 의도하지 않은 결과가 발생합니다.

결론

부울 인덱싱에서 다양한 논리 연산자와 해당 연산자의 적절한 사용법을 이해하는 것은 잠재적인 오류를 방지하는 데 중요합니다. 요소별 논리 연산에 &를 사용하고 표현식을 괄호로 묶음으로써 데이터 분석가는 Pandas 내에서 정확하고 효율적인 부울 인덱싱을 보장할 수 있습니다.

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