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Pandas 시리즈에서 논리 연산자를 사용할 때 모호성을 피하는 방법은 무엇입니까?

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2024-12-20 20:32:10794검색

How to Avoid Ambiguity When Using Logical Operators on Pandas Series?

Pandas 시리즈의 실제 값 평가에서 모호함을 피하세요

Python에서 논리 연산자 or 및 및 는 피연산자로 true 또는 false를 요구합니다. 그러나 Pandas Series의 진리값은 모호한 것으로 간주됩니다. 이러한 모호함으로 인해 이러한 연산자를 부울 값으로 명시적으로 변환하지 않고 Series에서 사용할 때 오류가 발생할 수 있습니다.

이 문제를 해결하려면 "비트별" 연산자 | (또는) 또는 & (및) 대신에 사용하세요. 이러한 연산자는 Pandas Series에서 요소별 비교를 수행하도록 오버로드되어 의도된 논리적 동작을 제공합니다.

부울 평가를 위한 대체 방법

또는 다음을 수행할 수 있습니다. 다음과 같은 방법을 사용하여 진리값을 평가합니다. Series:

  • a.empty: Series가 비어 있는지 확인합니다.
  • a.bool(): 모두 True인 경우 반환 요소는 True 및 False입니다. 그렇지 않은 경우.
  • a.item(): 스칼라여야 하는 시리즈의 첫 번째 항목을 반환합니다.
  • a.any(): 요소가 하나라도 있으면 True를 반환합니다. True.
  • a.all(): 모든 요소가 True인 경우 True를 반환합니다.

이러한 방법을 사용하면 다음의 진리값을 효과적으로 평가할 수 있습니다. 시리즈를 선택하고 모호성 오류를 피하세요.

위 내용은 Pandas 시리즈에서 논리 연산자를 사용할 때 모호성을 피하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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