值之间的 pandas 系列过滤

问题描述

如果 s 是 pandas.Series，我知道我可以做到:

b = s 

或

b = s >0

但我做不到

b = 0 

或

b = (0 

根据其他布尔系列的逻辑 AND/OR/NOT 创建布尔系列的惯用 Pandas 方法是什么?

解决方案

found it... & 运算符有效，但您需要使用括号来获得正确的优先级并避免错误:

>>>将熊猫导入为 pd>>>s1 = pd.Series([0,1,2,3,4,5,6,0,1,2,3,4])>>>(s1 0)0 错误1 真2 真3 真4 错误5 错误6 错误7 错误8 真9 真10 真11 错误数据类型:布尔>>>s1＜4 &s1>0回溯(最近一次调用最后一次):文件<stdin>"，第 1 行，在 <module> 中文件c:\app\python\anaconda\1.6.0\lib\site-packages\pandas\core\generic.py"，第 698 行，在 __nonzero__ 中.format(self.__class__.__name__))ValueError:系列的真值不明确.使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all().

If s is a pandas.Series, I know I can do this:

b = s < 4

or

b = s > 0

but I can't do

b = 0 < s < 4

or

b = (0 < s) and (s < 4)

What is the idiomatic pandas method for creating a boolean series based on the logical AND / OR / NOT of other boolean series?

解决方案

found it... the & operator works, but you need to use parentheses to get the precedence right and avoid an error:

>>> import pandas as pd
>>> s1 = pd.Series([0,1,2,3,4,5,6,0,1,2,3,4])
>>> (s1 < 4) & (s1 > 0)
0     False
1      True
2      True
3      True
4     False
5     False
6     False
7     False
8      True
9      True
10     True
11    False
dtype: bool
>>> s1 < 4 & s1 > 0
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "c:\app\python\anaconda\1.6.0\lib\site-packages\pandas\core\generic.py",
line 698, in __nonzero__
    .format(self.__class__.__name__))
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

这篇关于值之间的 pandas 系列过滤的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！