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Pandas 基于 NumPy 构建#xff0c;它遵循 NumPy 设定的一些规则。因此#xff0c;当您在使用 Pandas 时#xff0c;需要额外留意一些事项#xff0c;避免出现一些不必要的错误。
if语句使用
在 if 语句中#xff0c;如果您需要将 Pandas 对象转换…Pandas使用的注意事项
Pandas 基于 NumPy 构建它遵循 NumPy 设定的一些规则。因此当您在使用 Pandas 时需要额外留意一些事项避免出现一些不必要的错误。
if语句使用
在 if 语句中如果您需要将 Pandas 对象转换为布尔值时需要格外留意这种操作会引起 ValueError 异常 下面通过一组示例做简单说明
if pd.Series([False, True, False]):print(I am True)输出结果
ValueError
....
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().从输出结果可以看出上述代码引发了 ValueError 错误并告诉我们 Series 的真值是不明确的。下面对其进行了简单分析
如果 if 语句判断为 True可能是认为它的长度并不是 0反之 if 语句判断为 Fasle可能是认为 Series 的数据值中包含了 False 值因此是真还是假无法判断所以此处抛出了 ValueError 错误。
上述代码给出的修改建议如下所示
import pandas as pd
if pd.Series([False, True, False]).any():print(I am True)输出结果
I am True如果要是计算单个布尔元素的 Series 对象那么您可以使用 bool() 方法进行修改如下所示
import pandas as pd
print(pd.Series([False]).bool())输出结果
False布尔运算
如果在 Pandas 对象中使用相等和!不相等 这样的布尔运算符时将返回一个布尔序列示例如下
import pandas as pd
s pd.Series(range(4))
#返回布尔值序列行索引为3的位置为True
print(s3)输出结果
0 False
1 False
2 False
3 True
dtype: boolisin()操作
isin() 也会返回一个布尔序列它用来判断元素值是否包含在的 Series 序列中。示例如下
import pandas as pd
s pd.Series(list(abc))
s s.isin([a, c, e])
print(s)输出结果
0 True
1 False
2 True
dtype: boolreindex()操作
reindex() 函数表示重置行索引该方法会生成新的 Pandas 对象示例如下
import pandas as pd
import numpy as np
#index行索引使用字符和数字混合的形式
df pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), columns[one, two, three,four],index[a,b,2,3,e,5])
print (df)
#数字与字符混合后取数据
print (df.reindex([a,b,5]))
print (df.reindex([2,e]))输出结果 one two three four
a 0.727276 -0.360391 0.381606 1.195126
b -1.974803 0.009088 -1.065647 0.628699
2 0.156798 -1.116029 1.020673 -0.215485
3 -1.310007 0.601206 0.417439 0.049863
e 0.232375 0.235999 -1.886337 -0.421110
5 0.488758 0.108129 -1.405737 2.375517one two three four
a 0.727276 -0.360391 0.381606 1.195126
b -1.974803 0.009088 -1.065647 0.628699
5 0.488758 0.108129 -1.405737 2.375517one two three four
2 0.156798 -1.116029 1.020673 -0.215485
e 0.232375 0.235999 -1.886337 -0.421110
