Comment éviter toute ambiguïté lors de l'utilisation d'opérateurs logiques sur la série Pandas ?

Éviter l'ambiguïté dans l'évaluation des valeurs de vérité de la série Pandas

En Python, les opérateurs logiques ou et et nécessitent vrai ou faux comme opérandes. Cependant, la valeur de vérité d'une série Pandas est considérée comme ambiguë. Cette ambiguïté peut conduire à des erreurs lors de l'utilisation de ces opérateurs sur des séries sans les convertir explicitement en valeurs booléennes.

Pour résoudre ce problème, il est recommandé d'utiliser des opérateurs « au niveau du bit » | (ou) ou & (et) à la place. Ces opérateurs sont surchargés pour effectuer des comparaisons par éléments sur la série Pandas, fournissant le comportement logique souhaité.

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

Méthodes alternatives pour l'évaluation booléenne

Alternativement, vous pouvez employer les méthodes suivantes pour évaluer la valeur de vérité d'un Series:

• a.empty: Vérifie si une série est vide.
• a.bool(): Renvoie True si tout sinon, les éléments sont vrais et faux.
• a.item() : Renvoie le premier élément d'un Série, qui doit être un scalaire.
• a.any(): Renvoie True si un élément est True.
• a.all(): Renvoie True si tous les éléments sont vrais.

En utilisant ces méthodes, vous pouvez évaluer efficacement la valeur de vérité d'une série et éviter les erreur d'ambiguïté.

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