Wie vermeidet man Unklarheiten bezüglich der Wahrheitswerte beim Filtern von Pandas-Serien?

Wahrheitswertunklarheit in Pandas-Serien und alternativen Ansätzen

Bei Datenmanipulationsaufgaben im Zusammenhang mit Pandas-Serien ist es entscheidend, geeignete Methoden zur Bewertung zu verwenden Wahrhaftigkeit einer Serie. Die Python-Anweisungen or und und führen aufgrund der mehrdeutigen Interpretation der Wahrheitswerte in Pandas möglicherweise nicht zu den beabsichtigten Ergebnissen.

Beim Filtern eines Datenrahmens basierend auf Bedingungen konvertiert Python die Operanden implizit in boolesche Werte. Bei einer Pandas-Serie führt dies jedoch zu Mehrdeutigkeiten. Um dieses Problem zu umgehen, wird empfohlen, bitweise Operatoren | zu verwenden (oder) und & (und) stattdessen:

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

Verstehen der Fehlermeldung

Die Fehlermeldung unterstreicht die Mehrdeutigkeit der Wahrheitswerte in der Pandas-Serie und schlägt Alternativen vor Methoden zur Bestimmung der Booleschen Struktur solcher Datenstrukturen. Dazu gehören:

• a.empty: Prüft, ob eine Reihe leer ist.
• a.bool(): Konvertiert eine Reihe auf einen einzelnen booleschen Wert, true, wenn alle Elemente wahr sind wahr.
• a.item(): Ruft das erste Element einer Reihe ab.
• a.any(): Bestimmt, ob ein Element vorhanden ist in einer Reihe ist nicht falsch oder leer.
• a.all(): Bestimmt, ob alle Elemente in a Reihen sind wahr und nicht leer.

Zusätzliche Überlegungen

• Wenn die Wahrhaftigkeit einer Reihe in Bedingungen (if, while) verwendet wird, wird die Die in der Fehlermeldung genannten Alternativen sind besser anwendbar.
• Für elementweise logische Vergleiche funktionieren NumPy-Funktionen wie numpy.logical_or und numpy.logical_and kann verwendet werden.
• Wenn das Ziel darin besteht, zu überprüfen, ob eine Serie leer ist, x.size oder nicht, kann x.empty anstelle von if x verwendet werden.

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