


Indexation booléenne Pandas : pourquoi utiliser « & » au lieu de « et » ?
Opérateurs logiques pour l'indexation booléenne dans Pandas
Lors de l'indexation booléenne dans Pandas, il est crucial de comprendre la différence entre les opérateurs logiques & (ET au niveau du bit) et et ( AND logique).
Pourquoi utiliser & over et pour Boolean Indexation ?
Considérons l'exemple suivant :
a = pd.DataFrame({'x': [1, 1], 'y': [10, 20]}) a[(a['x'] == 1) & (a['y'] == 10)]
Ce code renvoie le résultat attendu :
x y 0 1 10
Cependant, si vous utilisez et au lieu de &, vous' Je rencontrerai une erreur :
a[(a['x'] == 1) and (a['y'] == 10)]
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
Comprendre l'erreur
L'erreur se produit parce que et essaie d'évaluer la véracité de chaque série individuellement (a['x'] et a['y']). Cependant, ces séries n'ont pas de valeur booléenne claire, ce qui conduit à une erreur de valeur de vérité ambiguë.
En revanche, l'opérateur au niveau du bit & effectue des opérations logiques au niveau des éléments. Il renvoie un tableau booléen où chaque élément représente le résultat de l'opération entre les éléments correspondants dans a['x'] et a['y']. Cela vous permet de créer un masque booléen pour l'indexation.
Parenthèses : une exigence obligatoire
Notez qu'il est obligatoire d'utiliser des parenthèses lors de l'utilisation de &. Sans eux, l'opération serait mal évaluée en raison de la priorité d'opérateur plus élevée de & over ==.
a['x'] == 1 & a['y'] == 10 # Incorrect: Triggers the error (a['x'] == 1) & (a['y'] == 10) # Correct: Boolean indexing works as expected
Conclusion
Lors de l'indexation booléenne dans Pandas, utilisez toujours l'opérateur & pour opérations logiques par éléments. Cela garantit une évaluation appropriée et évite l'erreur de valeur de vérité ambiguë.
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

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Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
