Pandas 多重条件索引数据框的意外行为
在本文中,我们将介绍在 Pandas pandas 中使用多重条件索引数据框时可能会出现的意外行为。具体来说,我们将着眼于使用逻辑和符号 AND (&) 和符号 OR (|) 进行索引操作时可能遇到的问题,以及如何避免这些问题。
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使用逻辑 AND 进行索引
在 Pandas pandas 中,当使用逻辑 AND 进行索引操作时,会出现以下的问题。假设有一个数据框 df,其中包含两列 x 和 y,我们想要选取同时满足以下条件的行:
- df[‘x’] 大于 2;
- df[‘y’] 小于 4。
我们可能会写出如下的代码:
然而,这段代码会提示 TypeError,因为 “and” 运算符不允许对 Pandas pandas 数据运算。正确的代码应该是使用符号 “&” 进行索引操作:
需要注意的是,符号”&” 和符号 “|” 的优先级比 “and” 和 “or” 要高,因此需要使用括号来分组条件。
使用逻辑 OR 进行索引
使用逻辑 OR 进行索引操作时也存在意外行为。假设我们想选取 df 数据框中所有满足以下条件的行:
- df[‘x’] 等于 1;
- df[‘y’] 大于 3 或者小于 2。
我们可能会写出如下的代码:
然而,这段代码同样会提示 TypeError。正确的代码应该是使用符号 “|” 进行索引操作:
需要注意的是,使用逻辑 OR 进行索引操作时,需要使用多个括号进行分组条件,以确保根据预期进行逻辑运算。
示例说明
为了更好地说明上述问题,我们在这里提供一个示例。假设我们有如下的数据框 df:
那么,如果我们使用逻辑 AND 进行如下的索引操作:
则会得到如下的错误信息:
请忽略上文的错误代码,使用如下的代码进行索引操作:
则输出结果如下:
我们发现这样的结果是意料之外的,因为 df 中满足条件的行应该是第四行 (3, 5) 而不是空数据框。这是由于使用逻辑 AND 运算符时,需要将每个条件用括号括起来,否则会因为优先级问题而导致出错。使用如下代码可以得到正确的结果:
输出结果为:
同样地,如果我们使用如下的代码进行索引操作:
则会得到如下的错误信息:
这是由于使用逻辑 OR 运算符时,同样需要使用括号将每个条件分组,以确保根据预期进行逻辑运算。正确的代码为:
输出结果为:
总结
在 Pandas pandas 中使用多重条件索引数据框时,需要注意使用逻辑运算符的正确方式,并确保使用括号进行分组条件。忽略这些细节可能会导致意外的行为和错误结果。在实际应用中,我们应该注意这些细节以保证代码的正确性和稳定性。