Pandas Boolean Operations에서 'ValueError: 시리즈의 진리값이 모호합니다'를 해결하는 방법은 무엇입니까?

진실 값이 모호한 것으로 판명될 때: Pandas에서 부울 연산 해결

Pandas 데이터 프레임 영역에서 부울 연산은 때때로 모호한 진실 값과 관련된 혼란스러운 오류로 이어질 수 있습니다. 이는 다음 예에서 볼 수 있듯이 'and' 또는 'or'와 같은 연산을 Series 객체에 적용하려고 할 때 발생합니다.

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

이 코드 조각은 데이터 프레임을 필터링하여 값이 있는 행을 유지하는 것을 목표로 합니다. 특정 열이 [-0.25, 0.25] 범위를 벗어납니다. 그러나 다음과 같은 당황스러운 오류가 발생합니다.

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

이 오류 메시지는 Pandas가 Series 개체의 진리값을 다르게 처리하기 때문에 발생합니다. Python의 명확한 부울 값과 달리 Series 객체는 잘못된 결과로 이어질 수 있는 모호한 진실성을 가지고 있습니다.

비트 연산자: 모호성 해결

이 모호성을 탐색하고 Series 객체에 대해 진리 기반 연산을 수행하려면, Python 대응 연산자('or' 및 '&') 대신 비트 연산자('|' 및 '&')를 사용해야 합니다. 'and'):

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

이러한 비트 연산자는 Series와 같은 요소별 데이터 구조에서 작동하도록 설계되어 예상되는 논리적 동작을 제공합니다.

추가 고려 사항

이 오류는 'if' 및 'while' 문과 같이 암시적 부울 변환과 관련된 다양한 시나리오에서 나타날 수 있거나 내부적으로 의존하는 함수를 사용할 때 나타날 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 부울 연산(예: '모든', '모두').

이러한 오류가 발생하는 경우 언급된 대안은 진실성을 확인하는 구체적인 방법을 제공합니다.

• a .empty: 시리즈가 다음과 같은지 확인합니다. 비어 있음.
• a.bool(): 시리즈에 단일 부울 값이 포함되어 있는지 확인합니다.
• a.item(): 검색합니다. 첫 번째(그리고 유일한) 항목 Series.
• a.any(): Series의 요소가 0이 아닌지, 비어 있지 않은지 또는 False가 아닌지 확인합니다.
• a.all(): 시리즈의 모든 요소가 앞서 언급한 사항을 충족하는지 확인합니다.

이러한 대안을 이해하면 모호성을 해결하고 Pandas 데이터 프레임의 진리값을 사용하여 효과적으로 작업할 수 있습니다.

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