Pandas 시리즈를 필터링할 때 진실 값 모호성을 피하는 방법은 무엇입니까?

Pandas 시리즈 및 대체 접근 방식의 실제 값 모호성

pandas 시리즈와 관련된 데이터 조작 작업에서는 적절한 방법을 사용하여 시리즈의 진실성. Pandas의 진리값에 대한 모호한 해석으로 인해 Python 또는 및 및 문은 의도한 결과를 산출하지 못할 수 있습니다.

조건에 따라 데이터 프레임을 필터링할 때 Python은 피연산자를 암시적으로 부울 값으로 변환합니다. 그러나 pandas 시리즈의 경우 이로 인해 모호성이 발생합니다. 이 문제를 피하려면 비트 연산자 | (또는) 및 & (및) 대신:

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

오류 메시지 이해

오류 메시지는 pandas 시리즈의 진리 값의 모호성을 강조하고 대안을 제안합니다. 그러한 데이터 구조의 부울성을 결정하는 방법. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• a.empty: 시리즈가 비어 있는지 확인합니다.
• a.bool(): 시리즈를 변환합니다. 단일 부울 값으로 변환, 모든 요소가 다음인 경우 true true.
• a.item(): 계열의 첫 번째 요소를 검색합니다.
• a.any(): 요소가 있는지 확인합니다. in a series는 false이거나 비어 있지 않습니다.
• a.all(): 시리즈의 모든 요소가 true이고 비어 있지 않은지 확인합니다.

추가 고려 사항

• 시리즈의 진실성이 조건( if, while) 오류 메시지에 언급된 대안이 더 적합합니다.
• 요소별 논리적 비교의 경우, numpy.logical_or, numpy.logical_and 등의 NumPy 함수를 사용할 수 있습니다.
• Series가 비어 있는지 확인하는 것이 목표인 경우 if x 대신 x.size 또는 not x.empty를 사용할 수 있습니다.

위 내용은 Pandas 시리즈를 필터링할 때 진실 값 모호성을 피하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!