Pandas Caveats & Gotchas

警告意味着警告和疑难意味着一个看不见的问题。

使用If / Truth陈述与Pandas

当你尝试将某些东西转换成 布尔值 时，Pandas遵循错误的惯例提出错误。这发生在 如果 或 当 使用布尔运算，并且， 或者 ，或者 不是 。目前尚不清楚结果应该如何。它应该是真的，因为它不是零强度的？由于存在假值，是否为假？目前尚不清楚，相反，Pandas提出了一个 ValueError -

import pandas as pd

if pd.Series([False, True, False]):
   print 'I am True'

其 输出 如下 -

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool() a.item(), a.any() or a.all().

在条件 允许的 情况下，不清楚该如何处理。错误提示是否使用 无 或 任何这些 。

import pandas as pd
if pd.Series([False, True, False]).any():
   print("I am any")

其 输出 如下 -

I am any

要在布尔上下文中评估单元素Pandas对象，请使用方法 .bool（） -

import pandas as pd
print pd.Series([True]).bool()

其 输出 如下 -

True

按位布尔值

按位布尔运算符如==和 ！ =将返回一个布尔数列，这几乎总是需要的。

import pandas as pd

s = pd.Series(range(5))
print s==4

其 输出 如下 -

0 False
1 False
2 False
3 False
4 True
dtype: bool

运行

这将返回一个布尔序列，显示序列中的每个元素是否完全包含在传递的值序列中。

import pandas as pd

s = pd.Series(list('abc'))
s = s.isin(['a', 'c', 'e'])
print s

其 输出 如下 -

0 True
1 False
2 True
dtype: bool

Reindexing vs ix Gotcha

许多用户会发现自己使用 ix索引功能 作为从Pandas对象中选择数据的简明方法 -

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), columns=['one', 'two', 'three',
'four'],index=list('abcdef'))

print df
print df.ix[['b', 'c', 'e']]

其 输出 如下 -

one        two      three       four
a   -1.582025   1.335773   0.961417  -1.272084
b    1.461512   0.111372  -0.072225   0.553058
c   -1.240671   0.762185   1.511936  -0.630920
d   -2.380648  -0.029981   0.196489   0.531714
e    1.846746   0.148149   0.275398  -0.244559
f   -1.842662  -0.933195   2.303949   0.677641

          one        two      three       four
b    1.461512   0.111372  -0.072225   0.553058
c   -1.240671   0.762185   1.511936  -0.630920
e    1.846746   0.148149   0.275398  -0.244559

当然，在这种情况下，这与使用 reindex 方法 完全相同 -

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), columns=['one', 'two', 'three',
'four'],index=list('abcdef'))
print df
print df.reindex(['b', 'c', 'e'])

其 输出 如下 -

one        two      three       four
a    1.639081   1.369838   0.261287  -1.662003
b   -0.173359   0.242447  -0.494384   0.346882
c   -0.106411   0.623568   0.282401  -0.916361
d   -1.078791  -0.612607  -0.897289  -1.146893
e    0.465215   1.552873  -1.841959   0.329404
f    0.966022  -0.190077   1.324247   0.678064

          one        two      three       four
b   -0.173359   0.242447  -0.494384   0.346882
c   -0.106411   0.623568   0.282401  -0.916361
e    0.465215   1.552873  -1.841959   0.329404

有些人可能会得出这样的结论： ix 和 reindex 是100％等价的。除了整数索引的情况以外，这是正确的。例如，上述操作可以可选地表示为

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), columns=['one', 'two', 'three',
'four'],index=list('abcdef'))

print df
print df.ix[[1, 2, 4]]
print df.reindex([1, 2, 4])

其 输出 如下 -

one        two      three       four
a   -1.015695  -0.553847   1.106235  -0.784460
b   -0.527398  -0.518198  -0.710546  -0.512036
c   -0.842803  -1.050374   0.787146   0.205147
d   -1.238016  -0.749554  -0.547470  -0.029045
e   -0.056788   1.063999  -0.767220   0.212476
f    1.139714   0.036159   0.201912   0.710119

          one        two      three       four
b   -0.527398  -0.518198  -0.710546  -0.512036
c   -0.842803  -1.050374   0.787146   0.205147
e   -0.056788   1.063999  -0.767220   0.212476

    one  two  three  four
1   NaN  NaN    NaN   NaN
2   NaN  NaN    NaN   NaN
4   NaN  NaN    NaN   NaN

请务必记住， reindex只是严格的标签索引 。这可能会导致一些潜在的令人惊讶的结果，例如索引包含整数和字符串的病态情况。