Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimana untuk Mengelakkan Kekaburan Apabila Menggunakan Operator Logik pada Siri Panda?

Bagaimana untuk Mengelakkan Kekaburan Apabila Menggunakan Operator Logik pada Siri Panda?

DDD
Lepaskan: 2024-12-20 20:32:10
asal
716 orang telah melayarinya

How to Avoid Ambiguity When Using Logical Operators on Pandas Series?

Elakkan Kekaburan dalam Penilaian Nilai Kebenaran Siri Panda

Dalam Python, pengendali logik atau dan dan memerlukan benar atau salah sebagai operannya. Walau bagaimanapun, nilai kebenaran Siri Pandas dianggap samar-samar. Kekaburan ini boleh membawa kepada ralat apabila menggunakan operator ini pada Siri tanpa menukarnya secara eksplisit kepada nilai boolean.

Untuk menangani isu ini, disyorkan untuk menggunakan operator "bitwise" | (atau) atau & (dan) sebaliknya. Pengendali ini terlebih beban untuk melakukan perbandingan mengikut elemen pada Siri Pandas, memberikan gelagat logik yang dimaksudkan.

df = df[(df['col'] < -0.25) | (df['col'] > 0.25)]
Salin selepas log masuk

Kaedah Alternatif untuk Penilaian Boolean

Sebagai alternatif, anda boleh menggunakan kaedah berikut untuk menilai nilai kebenaran a Siri:

  • a.kosong: Menyemak sama ada Siri kosong.
  • a.bool(): Mengembalikan Benar jika semua elemen adalah Betul dan Salah sebaliknya.
  • a.item(): Mengembalikan item pertama Siri, yang mestilah skalar.
  • a.any(): Mengembalikan True jika mana-mana elemen adalah True.
  • a .all(): Mengembalikan Benar jika semua elemen adalah Benar.

Dengan menggunakan ini kaedah, anda boleh menilai dengan berkesan nilai kebenaran Siri dan mengelakkan ralat kekaburan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengelakkan Kekaburan Apabila Menggunakan Operator Logik pada Siri Panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan