Question

在Python中：

In [1]: True+True
Out[1]: 2

所以在以下设置之后：

import pandas as pd
ser1 = pd.Series([True,True,False,False])
ser2 = pd.Series([True,False,True,False])

我想要的是找到ser1和ser2的元素和，并将布尔值作为整数处理，如Python示例中所示。

但是Pandas将添加视为元素“或”运算符，并提供以下（不需要的）输出：

In [5]: ser1+ser2
*/lib/python2.7/site-packages/pandas/computation/expressions.py:184: UserWarning: evaluating in Python space because the '+' operator is not supported by numexpr for the bool dtype, use '|' instead
  unsupported[op_str]))
Out[5]: 
0     True
1     True
2     True
3    False
dtype: bool

我知道我可以在任一系列中使用astype(int)获得所需的输出：

In [6]: ser1.astype(int) + ser2
Out[6]: 
0    2
1    1
2    1
3    0
dtype: int64

是否还有另一种（更“笨拙”）的方式来获得[2,1,1,0]系列？有没有一个很好的解释为什么简单的系列添加在这里不起作用？

Answer 1

IIUC，你正在寻找的是操作约定是numpy bool数组，而不是Python bools：

>>> a = True
>>> a+a
2
>>> import numpy as np
>>> np.array([a])
array([ True], dtype=bool)
>>> np.array([a]) + np.array([a])
array([ True], dtype=bool)

可能已经走了两条道路，如果内存服务至少有一只大熊猫开发者对这种行为感到惊讶，但这样做就符合系列输入的想法。

Answer 2

而不是+使用&

import pandas as pd
ser1 = pd.Series([True,True,False,False])
ser2 = pd.Series([True,False,True,False]) 

print(ser1 & ser2) 

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

熊猫：两个布尔系列的总和

2 个答案: