シリーズの真理値はあいまいです。a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()、または a.all() を使用してください。質問する

Question

Pythonのorおよびandステートメントには真理値が必要です。Pandas の場合、これらはあいまいとみなされるため、「ビット単位の」|(or) または&(and) 演算を使用する必要があります。

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

これらは、要素ごとのorまたはを生成するために、これらの種類のデータ構造に対してオーバーロードされますand。

この声明にもう少し説明を加えます:

boolのを取得しようとすると、例外がスローされますpandas.Series。

>>> 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().

演算子がオペランドを暗黙的にに変換する場所に到達しましたbool( を使用しましたが、、orの場合にも発生します)。andifwhile

>>> 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().

これら 4 つのステートメントの他に、いくつかの呼び出しを非表示にする Python 関数がいくつかありますbool( any、、、... など)。これらは通常、では問題になりませんが、完全性を保つためにこれらallについて言及したいと思います。filterpandas.Series

あなたの場合、例外は正しい選択肢について言及していないため、あまり役に立ちません。andおよびについてはor、要素ごとの比較が必要な場合は、次を使用できます。

numpy.logical_or:

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

または単に|演算子:

>>> x | y

numpy.logical_and:

>>> np.logical_and(x, y)

または単に&演算子:

>>> x & y

演算子を使用する場合は、括弧を正しく設定してください。演算子の優先順位。

があるいくつかの論理NumPy関数で動作するはずですpandas.Series。

ifまたはを実行しているときに例外が発生した場合は、例外で説明されている代替手段の方が適していますwhile。それぞれについて簡単に説明します。

シリーズが空かどうか確認したい場合:
```
>>> x = pd.Series([])
>>> x.empty
True
>>> x = pd.Series([1])
>>> x.empty
False
```
Python は通常、明示的なブール解釈がない場合、lenコンテナの gth ( list、、 ... など) を真理値として解釈します。したがって、Python のようなチェックが必要な場合は、の代わりに次のようにtuple実行できます。if x.sizeif not x.emptyif x

ブール値が1 つだけSeries含まれている場合:

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

Series の最初で唯一の項目をチェックしたい場合( などです.bool()が、ブール値以外のコンテンツでも機能します) :

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

すべての項目またはいずれかの項目がゼロでない、空でない、または False でないかどうかを確認する場合:

>>> 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

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