python - Series 的真值是不明确的。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()

Question

我想用 or 条件过滤我的数据框，以保留特定列的值在 [-0.25, 0.25] 范围之外的行。我试过了:

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

但我得到了错误:

Truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()

Answer 1

or 和 and python 语句需要 truth 值。对于 pandas，这些被认为是模棱两可的，因此您应该使用“按位”|(或)或 &(和)操作:

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

这些类型的数据结构被重载以产生元素方式的or或and。

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只是为这个声明添加更多解释:

当你想获取 pandas.Series 的 bool 时抛出异常:

>>> import pandas as pd
>>> x = pd.Series([1])
>>> bool(x)
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

您遇到的是运算符 隐式 将操作数转换为 bool 的地方(您使用 or 但它也发生在 and, if 和 while):

>>> x or x
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
>>> x and x
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
>>> if x:
...     print('fun')
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
>>> while x:
...     print('fun')
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

除了这 4 个语句之外，还有几个 Python 函数可以隐藏一些 bool 调用(如 any、all、filter, ...) 这些通常对于 pandas.Series 没有问题，但为了完整起见，我想提及这些。

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在您的情况下，该异常(exception)并没有真正的帮助，因为它没有提及正确的替代方案。对于 and 和 or，如果您想要逐元素比较，可以使用:

• numpy.logical_or :

    >>> import numpy as np
    >>> np.logical_or(x, y)
  

  或者只是 | 操作符:

    >>> x | y
  

• numpy.logical_and :

    >>> np.logical_and(x, y)
  

  或者只是 & 操作符:

    >>> x & y
  

如果您使用运算符，请务必正确设置括号，因为 operator precedence .

有several logical numpy functions 应该在 pandas.Series 上工作。

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如果您在执行 if 或 while 时遇到异常中提到的替代方案，则更适合。我将简要解释其中的每一个:

• 如果您想检查您的系列是否为空:

    >>> x = pd.Series([])
    >>> x.empty
    True
    >>> x = pd.Series([1])
    >>> x.empty
    False
  

  如果没有明确的 boolean 解释。因此，如果你想要类似 python 的检查，你可以这样做:if x.size 或 if not x.empty 而不是 if x。

• 如果您的 Series 包含 一个且只有一个 boolean 值:

    >>> x = pd.Series([100])
    >>> (x > 50).bool()
    True
    >>> (x < 50).bool()
    False
  

• 如果您想检查您的系列的第一个也是唯一一个项目(如 .bool()，但即使对于非 boolean 内容也有效):

    >>> x = pd.Series([100])
    >>> x.item()
    100
  

• 如果您想检查 all 或 any 项是否非零、非空或非假:

    >>> x = pd.Series([0, 1, 2])
    >>> x.all()   # because one element is zero
    False
    >>> x.any()   # because one (or more) elements are non-zero
    True