Pandas Slicing/Selecting mit mehreren Bedingungen mit oder Anweisung

Question

Wenn ich durch Verkettung verschiedener Bedingungen mit "UND" auswählen, funktioniert die Auswahl gut. Wenn ich durch Verketten von Bedingungen mit "ODER" wähle, löst die Auswahl einen Fehler aus.

>>> import pandas as pd 
>>> import numpy as np 
>>> df = pd.DataFrame([[1,4,3],[2,3,5],[4,5,6],[3,2,5]], 
...  columns=['a', 'b', 'c']) 
>>> df 
    a b c 
0 1 4 3 
1 2 3 5 
2 4 5 6 
3 3 2 5 
>>> df.loc[(df.a != 1) & (df.b < 5)] 
    a b c 
1 2 3 5 
3 3 2 5 
>>> df.loc[(df.a != 1) or (df.b < 5)] 
Traceback (most recent call last): 
    File "<stdin>", line 1, in <module> 
    File "/usr/lib/python3/dist-packages/pandas/core/generic.py", line 731, 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(). 

Ich würde erwarten, dass es den gesamten Datenrahmen zurückgibt, da alle Zeilen diese Bedingung erfüllen.

Answer 1

Die wichtige Sache zu beachten ist, dass &-and nicht identisch ist, dass sie verschiedene Dinge sind, so dass die „oder“ äquivalent & zu ist |

Normalerweise bitweise logischen Operatoren anstatt die beiden & und | sind Python "logische" Operatoren.

In Pandas sind diese Operatoren für Series Betrieb überlastet.

In [1]: import pandas as pd 

In [2]: import numpy as np 

In [3]: df = pd.DataFrame([[1,4,3],[2,3,5],[4,5,6],[3,2,5]], columns=['a', 'b', 
    ...: 'c']) 

In [4]: df 
Out[4]: 
    a b c 
0 1 4 3 
1 2 3 5 
2 4 5 6 
3 3 2 5 

In [5]: df.loc[(df.a != 1) & (df.b < 5)] 
Out[5]: 
    a b c 
1 2 3 5 
3 3 2 5 

In [6]: df.loc[(df.a != 1) | (df.b < 5)] 
Out[6]: 
    a b c 
0 1 4 3 
1 2 3 5 
2 4 5 6 
3 3 2 5