パンダ複数の条件でまたはステートメントを使用してスライシング/選択

Question

「AND」を使用して異なる条件を連鎖させて選択すると、選択範囲がきれいになります。 「OR」で連鎖条件を選択すると、選択によってエラーが発生します。

>>> import pandas as pd 
>>> import numpy as np 
>>> df = pd.DataFrame([[1,4,3],[2,3,5],[4,5,6],[3,2,5]], 
...  columns=['a', 'b', 'c']) 
>>> df 
    a b c 
0 1 4 3 
1 2 3 5 
2 4 5 6 
3 3 2 5 
>>> df.loc[(df.a != 1) & (df.b < 5)] 
    a b c 
1 2 3 5 
3 3 2 5 
>>> df.loc[(df.a != 1) or (df.b < 5)] 
Traceback (most recent call last): 
    File "<stdin>", line 1, in <module> 
    File "/usr/lib/python3/dist-packages/pandas/core/generic.py", line 731, in __nonzero__ 
    .format(self.__class__.__name__)) 
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all(). 

すべての行がこの条件を満たしているので、データフレーム全体を返すことが期待されます。

Answer 1

注意すべき重要なことは、ビット単位論理演算子ではなくである「または」&へと同等の|

通常

両方&と|あるので、彼らは異なるものです&がandと同じではないということですPython "論理"演算子。

パンダでは、これらの演算子はSeries操作のためにオーバーロードされます。

In [1]: import pandas as pd 

In [2]: import numpy as np 

In [3]: df = pd.DataFrame([[1,4,3],[2,3,5],[4,5,6],[3,2,5]], columns=['a', 'b', 
    ...: 'c']) 

In [4]: df 
Out[4]: 
    a b c 
0 1 4 3 
1 2 3 5 
2 4 5 6 
3 3 2 5 

In [5]: df.loc[(df.a != 1) & (df.b < 5)] 
Out[5]: 
    a b c 
1 2 3 5 
3 3 2 5 

In [6]: df.loc[(df.a != 1) | (df.b < 5)] 
Out[6]: 
    a b c 
0 1 4 3 
1 2 3 5 
2 4 5 6 
3 3 2 5