Pandas 布尔索引：'and”和'&”有什么区别？

Pandas 中布尔索引的逻辑运算符

在 Pandas 中的布尔索引中，逻辑运算符起着至关重要的作用。但是，运算符 and 和 & 之间存在细微差别，这可能会产生重大影响。

运算符歧义

在布尔数组或 Pandas 之间使用 and 运算符时具有多个元素的系列，会发生错误。这是因为数字数据结构缺乏内在的布尔值。相反，它们在 True/False 评估方面表现出歧义。

逐元素逻辑运算符

要执行逐元素逻辑运算，应使用 & 运算符。此运算符允许在两个数组或系列的相应元素之间应用布尔运算。例如：

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

相反，使用或不使用括号会尝试将表达式计算为链式比较，从而导致错误。

括号要求

在布尔索引中使用 & 运算符时，必须将表达式括在括号中。这可确保保留运算符优先级并执行预期的逐元素逻辑运算。

例如，没有括号，表达式 a['x'] == 1 & a['y'] = = 10 将被错误评估，导致意外的结果

结论

了解不同的逻辑运算符及其在布尔索引中的适当用法对于避免潜在错误至关重要。通过使用 & 进行逐元素逻辑运算并将表达式括在括号中，数据分析师可以确保 Pandas 内准确且高效的布尔索引。

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