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How to Correctly Use Logical Operators for Boolean Indexing in Pandas?

Pandas 中布尔索引的逻辑运算符

在 Pandas 中使用布尔索引时,尝试使用 and 时可能会遇到错误运算符直接与系列比较,如下所示例如:

a[(a['some_column']==some_number) and (a['some_other_column']==some_other_number)]

这将导致 ValueError,因为 Python 无法将布尔值分配给具有多个元素的数组。相反,我们必须使用 & 运算符进行逐元素逻辑与运算:

a[(a['some_column']==some_number) & (a['some_other_column']==some_other_number)]

出现这种区别是因为 and 运算符执行布尔求值,而 & 运算符执行逐元素逻辑运算。当使用 and 评估系列比较时,Python 无法确定如何处理将布尔值分配给元素集合的歧义。

为了确保正确的元素逻辑运算,括号在涉及& 操作员。忽略括号可能会导致意外的计算顺序,例如:

a['x']==1 & a['y']==10

这将被解释为:

(a['x'] == 1) & (a['y'] == 10)

相反,正确的表达式是:

(a['x']==1) & (a['y']==10)

通过理解布尔求值和逐元素逻辑运算之间的区别,您可以有效地使用逻辑运算符进行布尔索引熊猫。

以上是如何在 Pandas 中正确使用逻辑运算符进行布尔索引?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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