


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.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

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.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

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 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.
