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différence entre "&" et "et" en pandas

J'ai du code qui fonctionne sur un cron (via Kubettes) depuis plusieurs mois maintenant.

hier, une partie de mon code n'a pas fonctionné normalement: P>

Cette déclaration, tous Un soudain, n'était pas "vrai" (df_temp4 et df_temp4 ont des données en eux: p> xxx pré>

Cependant, cela a fonctionné: p>

if ( len(df_temp > 0) and len(df_temp4 > 0)):
    print "HERE"

python pandas dataframe

8 commentaires

Je suppose que leurs longueurs n'avaient pas de bits qui se chevauchent cette fois-ci.

Que veux-tu dire par là? @tkausl

Eh bien, & est le Bitwise et opérateur.


                                        
                                                                            Étrange qu'il a toujours fonctionné - la syntaxe appropriée doit donc utiliser "et"?
                                        
                                                                            Incidemment, est  len (df_temp> 0)  destiné à compter le nombre de valeurs positives dans  df_temp ? Si tel est le cas, vous voulez probablement utiliser quelque chose comme  (df_temp> 0) .sum ()  à la place.

                                        
                                                                            Sauf si vous voulez l'opération bitwise; Oui.
                                        
                                                                             len (df_temp> 0)  est utilisé pour vérifier si les données sont là

                                        
                                                                            @Derekkrantz: Dans ce cas, vous pouvez écrire  len (df_temp)> 0  ou même juste  len (df_temp)  - c'est-à-dire que votre condition doit être  si len (df_temp) et len (df_temp4):

4 Réponses : 0 votes Vous avez remplacé l'opérateur de bit à mal appliqué & avec l'opérateur logique approprié et . Tout d'abord, vous devez utiliser et parce que Ce que vous voulez vraiment, c'est une expression logique avec des opérateurs logiques. Opérateur & Échec de l'échéance lorsque les longueurs n'avaient pas de bits courants. Essayez ce qui suit dans Python. xxx 1 commentaires Plus spécifiquement, je suis confus pourquoi cette déclaration: df_temp = df [(df.funding_date> = recommencer_of_month) & (df.funding_date <= hier) & (df.state! = 'mo') - a besoin d'un "&" opérateur mais la déclaration IF nécessite un "et" opérateur " 0 votes Logiquement, les deux déclarations sont différentes. L'opérateur et indiquez Bitwise. Le et indique un logique et. 0 commentaires 2 votes Ils ont un comportement complètement différent. de Lorsque vous utilisez et code>, vous comparez des valeurs booléennes, mais lorsque vous utilisez & code>, vous êtes élément logique logique et. Je vous suggère de lire cette réponse complète pour en savoir plus. opérateur logique de l'indexation booléenne en pandas import pandas as pd dfa = pd.DataFrame([True, False]) dfb = pd.DataFrame([False, False]) print(dfa & dfb) # 0 # 0 False # 1 False print(dfa and dfb) # ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all(). 1 commentaires Votre réponse n'est pas correcte. Si vous voulez que l'élément-sage logique - et en pandas, veuillez utiliser l'opérateur Binary effectue 4 votes Le len (df_temp> 0) et len (df_temp4> 0) probablement ne fais pas ce que vous attendez. Les opérateurs de comparaison avec Pandas DataFrames Renvoi d'éléments d'élément-sage, cela signifie qu'ils créent un fichier de données booléen dans lequel chaque valeur indique si la valeur correspondante dans le Dataframe est supérieure à zéro: xxx donc le len de df est identique à celui de len de df> 0 : xxx différence entre "&" et "et" Ils signifient différentes choses: & est Bitwise et et est logique et (et court-circuit) Depuis que vous avez demandé spécifiquement des pandas (en supposant qu'au moins un opérande est une matrice numpue, une série Pandas ou des pandas Dataframe): & fait également référence à l'élément-wise "bitwise et". L'élément-sage "logique et" pour les pandas n'est pas et mais il faut utiliser une fonction, c'est-à-dire numpy.logical_et . Pour plus d'explication, vous pouvez vous référer à " différence entre "et" (booléen) vs. & "(Bitwise) en python. Pourquoi la différence de comportement avec des répertorie des tableaux VS NUMPY?" Vous ne savez pas ce que cette déclaration échoue tout d'un coup. Vous n'avez pas fourni l'échec ni le comportement attendu, je ne peux malheureusement pas vous aider là-bas. 0 commentaires

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