Pandas でブールインデックス作成に論理演算子を正しく使用するにはどうすればよいですか?

Pandas でのブール インデックス作成の論理演算子

Pandas でブール インデックス作成を使用しているときに、and を使用しようとするとエラーが発生する場合があります。以下に示すように、系列比較を使用して演算子を直接使用します。例:

a[(a['some_column']==some_number) and (a['some_other_column']==some_other_number)]

Python では複数の要素を含む配列にブール値を割り当てることができないため、ValueError が発生します。代わりに、要素ごとの論理 AND 演算には & 演算子を使用する必要があります。

a[(a['some_column']==some_number) & (a['some_other_column']==some_other_number)]

この区別は、and 演算子がブール評価を実行するのに対し、& 演算子は要素ごとの論理演算を実行するため発生します。 and を使用して系列の比較を評価する場合、Python は要素のコレクションにブール値を割り当てる際のあいまいさをどのように処理するかを決定できません。

要素ごとの正しい論理演算を保証するには、要素を含む式では括弧が重要です。 &演算子。括弧を無視すると、次のような意図しない評価順序が生じる可能性があります:

a['x']==1 & a['y']==10

これは、

(a['x'] == 1) & (a['y'] == 10)

として解釈されます。代わりに、正しい式は次のとおりです:

(a['x']==1) & (a['y']==10)

ブール評価と要素ごとの論理演算の違いを理解することで、ブールインデックス作成に論理演算子を効果的に使用できるようになりますパンダで。

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