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Pandas orステートメントで複数の条件でスライス/選択する

「AND」でさまざまな条件をチェーンして選択すると、選択は正常に機能します。 「OR」で条件をチェーンして選択すると、選択するとエラーがスローされます。

>>> 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すため、データフレーム全体が返されると思います。

pythonpython-3.xpandas
8
jtorca

注意すべき重要な点は、&はandと同一ではないということです。これらは異なるものであるため、&と同等の「または」は|です。

通常、&と|は両方とも、python "logical"演算子ではなくbitwise論理演算子です。

pandas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
17
Steve Barnes