Bagaimana untuk Mengelakkan Kekaburan Nilai Kebenaran Semasa Menapis Siri Panda?

Kekaburan Nilai Sebenar dalam Siri Panda dan Pendekatan Alternatif

Dalam tugasan manipulasi data yang melibatkan Siri panda, adalah penting untuk menggunakan kaedah yang sesuai untuk menilai kebenaran satu siri. Pernyataan Python atau dan dan mungkin tidak menghasilkan hasil yang dimaksudkan kerana tafsiran samar-samar nilai kebenaran dalam panda.

Apabila menapis kerangka data berdasarkan syarat, Python secara tersirat menukar operan kepada nilai boolean. Walau bagaimanapun, untuk Siri panda, ini menimbulkan kesamaran. Untuk memintas isu ini, adalah disyorkan untuk menggunakan operator bitwise | (atau) dan & (dan) sebaliknya:

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

Memahami Mesej Ralat

Mesej ralat menyerlahkan kekaburan nilai kebenaran dalam Siri panda dan mencadangkan alternatif kaedah untuk menentukan keboolean struktur data tersebut. Ini termasuk:

• a.kosong: Menyemak sama ada siri kosong.
• a.bool(): Menukar siri kepada satu nilai boolean, benar jika semua elemen adalah benar.
• a.item(): Mendapatkan semula elemen pertama siri.
• a.any(): Menentukan jika ada elemen dalam satu siri bukan palsu atau kosong.
• a.all(): Menentukan sama ada semua elemen dalam siri adalah benar dan bukan kosong.

Pertimbangan Tambahan

• Apabila kebenaran Siri digunakan dalam keadaan (jika, sementara) , alternatif yang disebut dalam mesej ralat adalah lebih sesuai.
• Untuk perbandingan logik dari segi unsur, NumPy berfungsi seperti numpy.logical_or dan numpy.logical_and boleh digunakan.
• Jika matlamatnya adalah untuk menyemak sama ada Siri kosong, x.size atau tidak x.empty boleh digunakan dan bukannya jika x.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengelakkan Kekaburan Nilai Kebenaran Semasa Menapis Siri Panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!