如何解決 Pandas 布林運算中的「ValueError：系列的真值不明確」？

當真值被證明不明確時：解決Pandas 中的布林運算

在Pandas 資料幀領域，布林運算有時會導致涉及不明確真值的令人費解的錯誤。當嘗試對Series 物件套用「and」或「or」等操作時，會出現這種情況，如下例所示：

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

此程式碼片段旨在過濾資料幀以保留其中值在特定列超出範圍[-0.25, 0.25]。然而，它會觸發令人困惑的錯誤：

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

出現此錯誤訊息是因為 Pandas 以不同的方式處理 Series 物件的真值。與 Python 明確的布林值不同，Series 物件具有模糊的真實性，可能會導致誤導性的結果。

位元運算子：解決歧義

要駕馭這種歧義並對Series 物件執行基於事實的操作，我們必須使用位元運算子（「|」和「&」） ，而不是Python中的對應運算子（「或」和'and'):

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

這些位元運算子設計用於處理按元素的資料結構（如 Series），提供預期的邏輯行為。

其他注意事項

值得注意的是，此錯誤可能會在涉及隱式布林轉換的各種場景中出現，例如在「if」和「while」語句中或使用內部依賴的函數時布林運算（例如「any」、「all」）。

當發生此類錯誤時，上述替代方案提供了檢查真實性的特定方法：

• a .empty：驗證該系列是否為空。
• a.bool()：檢查 Series 是否包含單一布林值。
• a.item()：擷取第一個（也是唯一一個）項目Series.
• a.any()：確定Series中的任何元素是否非零、非空或非False。
• a.all()：驗證Series中的所有元素是否滿足上述條件

了解這些替代方案使我們能夠解決歧義並利用Pandas 數據幀中的真值進行有效操作。

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