在 Pandas 系列上使用邏輯運算子時如何避免歧義？

避免Pandas 系列真值評估中的歧義

在Python 中，邏輯運算子or 和and 需要true 或false 作為運算元數。然而，Pandas 系列的真實價值被認為是不明確的。在 Series 上使用這些運算子而不將它們明確轉換為布林值時，這種歧義可能會導致錯誤。

要解決此問題，建議使用「位元」運算子 | (或) 或 & (和) 來代替。這些運算符被重載以在 Pandas Series 上執行逐元素比較，從而提供預期的邏輯行為。

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

布林計算的替代方法

或者，您可以使用以下方法來評估a的真值Series:

• a.empty: 檢查Series 是否為空。
• a.bool(): 如果全部回傳 True元素是 True 和 False否則。
• a.item(): 返回 Series 的第一項，該項目必須是標量。
• a.any(): 如果有任何元素，則傳回 True True。
• a.all():如果所有元素都為 True，則傳回 True。

透過使用這些方法，您可以有效評估一個系列並避免歧義錯誤。

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