過濾 Pandas 系列時如何避免真實值歧義？

Pandas 系列中的真實值模糊性和替代方法

在涉及pandas 系列的資料操作任務中，使用適當的方法來評估系列的真實性。由於 pandas 中對真值的解釋不明確，Python 的 or and and 語句可能無法產生預期的結果。

根據條件過濾資料幀時，Python 會隱式地將操作數轉換為布林值。然而，對於 pandas 系列來說，這會產生歧義。為了避免這個問題，建議使用位元運算子| (或) 和& (和) 來取代：

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

理解錯誤訊息

錯誤訊息突出顯示了pandas Series 中真值的模糊性，並建議了替代方案確定此類資料結構的布林性的方法。其中包括：

• a.empty: 檢查序列是否為空。
• a.bool(): 轉換序列為單一布林值，如果所有元素都為 true true。
• a.item(): 擷取系列的第一個元素。
• a.any(): 確定是否有任何元素在一系列中不為 false 或為空。
• a.all():確定係列中的所有元素是否為真且不為空。

其他注意事項

• 當系列的真實性用於條件( if, while)，錯誤訊息中提到的替代方案更適用。
• 對於逐元素邏輯比較，可以使用 numpy.logic_or 和 numpy.logic_and 等 NumPy 函數。
• 如果目標是檢查 Series 是否為空，則可以使用 x.size 或 not x.empty 來代替 if x。

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