Pandas 시리즈의 모호한 진실 값: OR 조건으로 필터링
"시리즈의 진실 값이 모호합니다"라는 오류가 발생합니다. 아래와 같이 OR 조건을 사용하여 DataFrame을 필터링하려고 합니다.
df = df[(df['col'] 0.25)]
이 오류 이는 pandas 시리즈의 진리값이 모호한 성격에서 비롯됩니다. 이 문제를 해결하려면 Pandas의 요소별 부울 연산을 위해 특별히 설계된 "비트별" 연산자를 대신 사용해야 합니다.
비트별 OR 및 AND 연산자
비트 OR 연산자 | 비트 AND 연산자 &는 우리의 목적에 적합합니다. 이는 시리즈에서 요소별로 작동하여 각 요소가 원래 시리즈의 해당 요소에 대한 OR 또는 AND 연산의 결과를 나타내는 부울 시리즈를 반환합니다.
이 경우 필터 표현식을 다시 작성할 수 있습니다. 다음과 같이 비트 OR 연산자를 사용합니다.
df = df[(df['col'] 0.25)]
대체 방법
예외 메시지는 또한 시리즈에서 진리 값을 얻기 위한 대체 방법을 제안합니다:
- .empty: 시리즈가 비어 있는지 확인합니다.
- .bool (): 해당 요소가 0이 아니거나 False가 아닌 경우 각 요소가 True이고 False인 부울 계열을 반환합니다. 그렇지 않은 경우.
- .item(): 시리즈의 첫 번째이자 유일한 항목을 반환합니다.
- .any(): 있는 경우 True를 반환합니다. 시리즈의 요소가 0이 아니거나, 비어 있지 않거나, False가 아닙니다. 그렇지 않으면 False를 반환합니다.
- .all(): Series의 모든 요소가 0이 아니거나, 비어 있지 않거나, False가 아닌 경우 True를 반환합니다. 그렇지 않으면 False를 반환합니다.
위 내용은 Pandas 필터링에서 '시리즈의 진리값이 모호합니다' 오류를 해결하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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