Pandas 布尔索引：为什么使用 `&` 而不是 `and`？

Pandas 中布尔索引的逻辑运算符

在 Pandas 中执行布尔索引时，了解逻辑运算符 &（按位与）和 and ( 之间的区别至关重要逻辑 AND)。

为什么使用 & 代替 and 作为布尔值索引？

考虑以下示例：

a = pd.DataFrame({'x': [1, 1], 'y': [10, 20]})

a[(a['x'] == 1) & (a['y'] == 10)]

此代码返回预期结果：

    x   y
0   1  10

但是，如果您使用 and 而不是 &，则您'会遇到错误：

a[(a['x'] == 1) and (a['y'] == 10)]

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

理解错误

发生错误是因为 并尝试单独评估每个系列的真实性（a['x'] 和 a['y']）。然而，这些Series没有明确的布尔值，从而导致真值不明确的错误。

相反，按位&运算符执行逐元素逻辑运算。它返回一个布尔数组，其中每个元素表示 a['x'] 和 a['y'] 中相应元素之间的运算结果。这允许您创建用于索引的布尔掩码。

括号：强制要求

请注意，使用 & 时必须使用括号。如果没有它们，由于 & 的运算符优先级高于 ==，操作将被错误地评估。

a['x'] == 1 & a['y'] == 10  # Incorrect: Triggers the error

(a['x'] == 1) & (a['y'] == 10)  # Correct: Boolean indexing works as expected

结论

在 Pandas 中执行布尔索引时，始终使用 & 运算符逐元素逻辑运算。这确保了正确的评估并避免了模糊的真值错误。

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