為什麼 Pandas 的 AND (&) 和 OR (|) 運算子在使用多個條件索引 DataFrame 時看起來顛倒了？

pandas：索引資料幀時多個條件下的意外行為

當按多列中的值過濾DataFrame 中的行時，必須了解AND (&) 和OR (|) 運算子的行為。

在最近的觀察中，人們注意到這些運算符的行為似乎相反。 OR 運算符的行為類似 AND 運算符，反之亦然。

為了說明這一點，請考慮以下DataFrame：

<code class="python">df = pd.DataFrame({'a': range(5), 'b': range(5) })

# Insert -1 values
df['a'][1] = -1
df['b'][1] = -1
df['a'][3] = -1
df['b'][4] = -1

df1 = df[(df.a != -1) & (df.b != -1)]
df2 = df[(df.a != -1) | (df.b != -1)]

print(pd.concat([df, df1, df2], axis=1, keys=['Original df', 'Using AND (&)', 'Using OR (|)']))</code>

結果為：

<code class="python">      Original df      Using AND (&)      Using OR (|)    
             a  b              a   b             a   b
0            0  0              0   0             0   0
1           -1 -1            NaN NaN           NaN NaN
2            2  2              2   2             2   2
3           -1  3            NaN NaN            -1   3
4            4 -1            NaN NaN             4  -1

[5 rows x 6 columns]</code>

如輸出所示，AND 運算子會刪除至少一個值為-1 的行，而OR 運算子會保留兩個值都不是-1 的行。

這種行為可能看起來違反直覺，但它使如果我們還記得我們正在為要保留而不是刪除的行指定條件，那就有意義了。

• 對於 df1，我們指定要將行保留在 df.a 和 df.b 都不為 -1。
• 對於 df2，我們指定要保留 df.a 或df.b 不是 -1。

因此，觀察到的行為是正確的。

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