Operator Logik untuk Pengindeksan Boolean dalam Panda
Dalam pengindeksan Boolean dalam Pandas, pengendali logik memainkan peranan yang penting. Walau bagaimanapun, terdapat perbezaan halus antara pengendali dan dan &, yang boleh mempunyai implikasi yang ketara.
Kekaburan Operator
Apabila menggunakan dan operator antara tatasusunan boolean atau Panda Siri dengan berbilang elemen, ralat akan berlaku. Ini kerana struktur data berangka kekurangan nilai boolean intrinsik. Sebaliknya, mereka mempamerkan kekaburan berkenaan penilaian Betul/Salah.
Operator Logik Bijak Unsur
Untuk melaksanakan operasi logik mengikut elemen, operator & harus digunakan. Operator ini membolehkan operasi boolean digunakan antara elemen yang sepadan bagi dua tatasusunan atau Siri. Contohnya:
a = pd.DataFrame({'x': [1, 1], 'y': [10, 20]}) # Element-wise logical-and operation result = a[(a['x'] == 1) & (a['y'] == 10)] print(result) # Output: # x y # 0 1 10
Sebaliknya, menggunakan dan tanpa kurungan akan cuba menilai ungkapan sebagai perbandingan berantai, mengakibatkan ralat.
Keperluan Kurungan
Apabila menggunakan & operator dalam pengindeksan Boolean, adalah penting untuk menyertakan ungkapan dalam kurungan. Ini memastikan bahawa keutamaan pengendali dikekalkan dan operasi logik mengikut unsur yang dimaksudkan dilakukan.
Sebagai contoh, tanpa kurungan, ungkapan a['x'] == 1 & a['y'] = = 10 akan dinilai secara salah, membawa kepada tidak diingini keputusan.
Kesimpulan
Memahami pengendali logik yang berbeza dan penggunaannya yang sesuai dalam pengindeksan Boolean adalah penting untuk mengelakkan kemungkinan ralat. Dengan menggunakan & untuk operasi logik mengikut unsur dan melampirkan ungkapan dalam kurungan, penganalisis data boleh memastikan pengindeksan Boolean yang tepat dan cekap dalam Pandas.
Atas ialah kandungan terperinci Pengindeksan Boolean Panda: Apakah Perbezaan Antara `dan` dan `&`?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!