Warum behält die Verwendung des OR-Operators bei der Pandas-Indizierung Zeilen mit -1-Werten bei, während der AND-Operator sie verwirft, was im Widerspruch zu intuitiven Erwartungen steht?

Pandas: Mehrere Bedingungen beim Indizieren eines Datenrahmens – nicht intuitives Verhalten

Beim Auswählen von Zeilen aus einem Datenrahmen basierend auf Bedingungen, die mehrere umfassen Spalten können Benutzer auf unerwartetes Verhalten stoßen. Insbesondere scheinen sich die OR- und AND-Operatoren entgegengesetzt zu ihren erwarteten Rollen zu verhalten.

Betrachten Sie den folgenden Code:

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': range(5), 'b': range(5) })

# Insert -1 values
df.loc[1, 'a'] = -1
df.loc[1, 'b'] = -1
df.loc[3, 'a'] = -1
df.loc[4, 'b'] = -1

df1 = df[(df.a != -1) & (df.b != -1)]
df2 = df[(df.a != -1) | (df.b != -1)]

df_combined = pd.concat([df, df1, df2], axis=1, keys=['Original', 'AND', 'OR'])

print(df_combined)</code>

Ergebnisse:

<code class="python">   Original  AND  OR
    a  b  a  b  a  b
0   0  0  0  0  0  0
1  -1 -1  NaN NaN  NaN NaN
2   2  2  2  2  2  2
3  -1  3  NaN NaN -1  3
4   4 -1  NaN NaN  4 -1</code>

Wie beobachtet , Zeilen, in denen einer oder beide Werte -1 sind, bleiben erhalten, wenn der ODER-Operator verwendet wird (df2), während Zeilen mit einem beliebigen -1-Wert verworfen werden, wenn der UND-Operator verwendet wird (df1). Dieses Verhalten widerspricht intuitiven Erwartungen.

Erklärung

Das scheinbar umgekehrte Verhalten ergibt sich aus der Perspektive, die im jeweiligen Zustand des Bedieners eingenommen wird. Für den AND-Operator:

<code class="python">(df.a != -1) & (df.b != -1)</code>

Die Bedingung lautet „Zeilen beibehalten, in denen sich sowohl df.a als auch df.b von -1 unterscheiden“, wodurch Zeilen mit mindestens einem -1-Wert effektiv ausgeschlossen werden.

Umgekehrt gilt für den OR-Operator:

<code class="python">(df.a != -1) | (df.b != -1)</code>

Leseweise „Zeilen beibehalten, in denen entweder df.a oder df.b von -1 abweicht“, wodurch Zeilen effektiv ausgeschlossen werden, in denen beide Werte -1 sind.

Daher steht das Verhalten im Einklang mit der Absicht, Zeilen zum Beibehalten und nicht zum Ausschließen auszuwählen.

Hinweis zum verketteten Zugriff

Der Codeausschnitt df ['a'][1] = -1 zum Ändern von Zellwerten ist nicht ratsam. Aus Gründen der Klarheit und Konsistenz wird empfohlen, stattdessen df.loc[1, 'a'] = -1 oder df.iloc[1, 0] = -1 zu verwenden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum behält die Verwendung des OR-Operators bei der Pandas-Indizierung Zeilen mit -1-Werten bei, während der AND-Operator sie verwirft, was im Widerspruch zu intuitiven Erwartungen steht?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!