Wie behebe ich „ValueError: Der Wahrheitswert einer Reihe ist mehrdeutig' in Pandas Booleschen Operationen?

Wenn sich Wahrheitswerte als mehrdeutig erweisen: Boolesche Operationen in Pandas auflösen

Im Bereich der Pandas-Datenrahmen können boolesche Operationen gelegentlich zu rätselhaften Fehlern mit mehrdeutigen Wahrheitswerten führen. Dies tritt auf, wenn versucht wird, Operationen wie „und“ oder „oder“ auf Serienobjekte anzuwenden, wie im folgenden Beispiel zu sehen ist:

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

Dieser Codeausschnitt zielt darauf ab, einen Datenrahmen zu filtern, um Zeilen beizubehalten, in denen Werte in a Eine bestimmte Spalte liegt außerhalb des Bereichs [-0,25, 0,25]. Es löst jedoch den verwirrenden Fehler aus:

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

Diese Fehlermeldung tritt auf, weil Pandas Wahrheitswerte für Serienobjekte unterschiedlich behandelt. Im Gegensatz zu Pythons klaren booleschen Werten besitzen Serienobjekte eine mehrdeutige Wahrhaftigkeit, die zu irreführenden Ergebnissen führen kann.

Bitweise Operatoren: Mehrdeutigkeit auflösen

Um diese Mehrdeutigkeit zu umgehen und wahrheitsbasierte Operationen an Serienobjekten durchzuführen, Wir müssen bitweise Operatoren ('|' und '&') anstelle ihrer Python-Gegenstücke ('or' und) verwenden 'und'):

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

Diese bitweisen Operatoren sind für die Arbeit mit elementweisen Datenstrukturen wie Serien konzipiert und sorgen für das erwartete logische Verhalten.

Zusätzliche Überlegungen

Es ist erwähnenswert, dass sich dieser Fehler in verschiedenen Szenarien mit impliziten booleschen Konvertierungen manifestieren kann, beispielsweise in „if“- und „while“-Anweisungen oder bei der Verwendung von Funktionen, die intern darauf vertrauen bei booleschen Operationen (z. B. „beliebig“, „alle“).

Wenn solche Fehler auftreten, bieten die genannten Alternativen spezifische Möglichkeiten zur Überprüfung der Richtigkeit:

• a .empty: Überprüft, ob die Serie leer ist.
• a.bool(): Überprüft, ob die Serie einen einzelnen booleschen Wert enthält.
• a.item(): Ruft das erste (und einzige) Element der Serie ab.
• a .any(): Bestimmt, ob ein Element in der Serie ungleich Null, nicht leer oder ist not-False.
• a.all(): Überprüft, ob alle Elemente in der Serie die oben genannten Kriterien erfüllen.

Das Verständnis dieser Alternativen ermöglicht uns die Lösung Mehrdeutigkeiten beseitigen und effektiv mit Wahrheitswerten in Pandas-Datenrahmen arbeiten.

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