真ではない、PythonはRに似ています

Question

以下のRの素晴らしいソリューションに似たPythonソリューションはありますか？ Rで

# R 
set.seed(1245) 
array_truth <- sample(c(T, F), 10, replace = T) 
array_int <- 1:10 

# get the integers with False index 
> array_int[!array_truth] 

[1] 1 2 4 

、あなたは否定する!を使用することができますが、私は素晴らしいとPythonで解決策を遭遇していない：

# python 
string_data = pd.Series(['aardvark', 'artichoke', np.nan, 'avocado']) 
null_values = string_data.isnull() 
null_values 

0 False 
1 False 
2  True 
3 False 
dtype: bool 

私の知っているほとんどのPython的解決策は次のとおりです。

string_data[null_values != True] 

0  aardvark 
1 artichoke 
3  avocado 
dtype: object 

私ができることはこれでいいですが、これは素晴らしいことですが、私はPythonを初めて使っていて、この特定の質問はどこにも見ていません。

Answer 1

あなたは!の代わりに~を使用する必要があります。

>>> string_data[~string_data.isnull()] 
0  aardvark 
1 artichoke 
3  avocado 
dtype: object 

---

@SethMMortonはコメントで指摘するように、論理否定は通常、例えば、プレーンPythonでnotで行われますnot TrueはFalseを返します。 ~はbitwise NOT operatorです。 pandasは、ブロードキャストされた論理notを意味するように~をオーバーロードします。これは、Pythonではオーバーロードが許可されないため、notです。