Comment éviter l'ambiguïté de la valeur de vérité lors du filtrage des séries Pandas ?

Obscurité des valeurs de vérité dans la série Pandas et approches alternatives

Dans les tâches de manipulation de données impliquant la série Pandas, il est crucial d'utiliser des méthodes appropriées pour évaluer la véracité d'une série. Les instructions Python ou et et peuvent ne pas donner les résultats escomptés en raison de l'interprétation ambiguë des valeurs de vérité dans les pandas.

Lors du filtrage d'une trame de données en fonction de conditions, Python convertit implicitement les opérandes en valeurs booléennes. Cependant, pour une série pandas, cela crée une ambiguïté. Pour contourner ce problème, il est recommandé d'utiliser des opérateurs au niveau du bit | (ou) et & (et) à la place :

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

Comprendre le message d'erreur

Le message d'erreur met en évidence l'ambiguïté des valeurs de vérité dans la série pandas et suggère des alternatives méthodes pour déterminer le caractère booléen de telles structures de données. Ceux-ci incluent :

• a.empty : Vérifie si une série est vide.
• a.bool() : Convertit une série à une seule valeur booléenne, vraie si tous les éléments sont true.
• a.item(): Récupère le premier élément d'une série.
• a.any(): Détermine si un élément dans une série n'est ni faux ni vide.
• a.all(): Détermine si tous les éléments d'une série sont vrais et non vide.

Considérations supplémentaires

• Lorsque la véracité d'une série est utilisée dans des conditions (si, tandis que), les alternatives mentionnées dans les messages d'erreur sont plus applicables.
• Pour les comparaisons logiques par éléments, les fonctions NumPy comme numpy.logical_or et numpy.logical_and peuvent être employé.
• Si l'objectif est de vérifier si une série est vide, x.size ou non, x.empty peut être utilisé à la place de if x.

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