為什麼在 pandas 索引中使用 OR 運算子會保留值為 -1 的行，而 AND 運算子會丟棄它們，這與直覺的預期相矛盾？

pandas：索引資料框時的多個條件- 非直觀行為

根據涉及多個的條件從資料框中選擇行時列中，使用者可能會遇到意外行為。特別是，OR 和 AND 運算子的行為似乎與其預期角色相反。

考慮以下程式碼：

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': range(5), 'b': range(5) })

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

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

df_combined = pd.concat([df, df1, df2], axis=1, keys=['Original', 'AND', 'OR'])

print(df_combined)</code>

結果：

<code class="python">   Original  AND  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</code>

如觀察到的，當使用OR 運算子(df2) 時，其中一個或兩個值為-1 的行將被保留，而當使用AND 運算子(df1) 時，任何值為-1 的行將被丟棄。這種行為與直覺預期相矛盾。

解釋

看似相反的行為源自於每個操作員的情況所採取的視角。對於 AND 運算子：

<code class="python">(df.a != -1) & (df.b != -1)</code>

條件讀取為“保留 df.a 和 df.b 均不同於 -1 的行”，有效地排除具有至少一個 -1 值的行。

相反，OR 運算符：

<code class="python">(df.a != -1) | (df.b != -1)</code>

讀作“保留df.a 或df.b 不同於-1 的行”，有效地排除兩個值為-1 的行。

因此，該行為符合選擇要保留的行而不是要排除的行的意圖。

鍊式存取注意事項

程式碼片段 df不建議使用 ['a'][1] = -1 來修改儲存格值。為了清晰和一致性，建議使用 df.loc[1, 'a'] = -1 或 df.iloc[1, 0] = -1。

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