Pandas のブール型インデックス作成: 「and」と「&」の違いは何ですか?

Pandas のブール インデックス作成の論理演算子

Pandas 内のブール インデックス作成では、論理演算子が重要な役割を果たします。ただし、演​​算子 and と & の間には微妙な違いがあり、重大な影響を与える可能性があります。

演算子の曖昧さ

ブール配列または Panda 間で and 演算子を使用する場合複数の要素を持つシリーズの場合、エラーが発生します。これは、数値データ構造には固有のブール値が欠落しているためです。代わりに、True/False の評価に関してあいまいさが生じます。

要素ごとの論理演算子

要素ごとの論理演算を実行するには、& 演算子を使用する必要があります。この演算子を使用すると、2 つの配列またはシリーズの対応する要素間にブール演算を適用できます。例:

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

# Element-wise logical-and operation
result = a[(a['x'] == 1) & (a['y'] == 10)]

print(result)
# Output:
#    x   y
# 0  1  10

対照的に、かっこを使用した場合とかっこを使用しない場合は、連鎖比較として式を評価しようとするため、エラーが発生します。

かっこの要件

ブール型インデックス作成で & 演算子を使用する場合は、式を括弧で囲むことが重要です。これにより、演算子の優先順位が保持され、意図した要素ごとの論理演算が確実に実行されます。

たとえば、括弧を使用しない場合、式 a['x'] == 1 & a['y'] = = 10 は誤って評価され、意図しないエラーが発生します。

結論

ブール型インデックス作成におけるさまざまな論理演算子とその適切な使用法を理解することは、潜在的なエラーを回避するために重要です。要素ごとの論理演算に & を使用し、式を括弧で囲むことにより、データ アナリストは Pandas 内で正確かつ効率的なブール インデックスを作成できます。

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