Pandas注意事項＆竅門

警告和疑難意味着一個看不見的問題。在使用Pandas過程中，需要特別注意的地方。

與Pandas一起使用If/Truth語句

當嘗試將某些東西轉換成布爾值時，Pandas遵循了一個錯誤的慣例。 這種情況發生在使用布爾運算的。 目前還不清楚結果是什麼。 如果它是真的，因爲它不是zerolength？ 錯誤，因爲有錯誤的值？ 目前還不清楚，Pandas提出了一個ValueError -

import pandas as pd

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

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

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

在if條件，它不清楚如何處理它。錯誤提示是否使用None或任何這些。

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

要在布爾上下文中評估單元素Pandas對象，請使用方法.bool() -

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

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

True

按位布爾值

按位布爾運算符(如==和!=)將返回一個布爾系列，這幾乎總是需要的。

import pandas as pd

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

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

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

isin操作符

這將返回一個布爾序列，顯示系列中的每個元素是否完全包含在傳遞的值序列中。

import pandas as pd

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

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

0     True
1    False
2     True
dtype: bool

重構索引與ix陷阱

許多用戶會發現自己使用ix索引功能作爲從Pandas對象中選擇數據的簡潔方法 -

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 ("=============================================")
print (df.ix[['b', 'c', 'e']])

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

        one       two     three      four
a -1.174632  0.951047 -0.177007  1.036567
b -0.806324 -0.562209  1.081449 -1.047623
c  0.107607  0.778843 -0.063531 -1.073552
d -0.277602 -0.962720  1.381249  0.868656
e  0.576266  0.986949  0.433569  0.539558
f -0.708917 -0.583124 -0.686753 -2.338110
=============================================
        one       two     three      four
b -0.806324 -0.562209  1.081449 -1.047623
c  0.107607  0.778843 -0.063531 -1.073552
e  0.576266  0.986949  0.433569  0.539558

這當然在這種情況下完全等同於使用reindex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("=============================================")
print (df.reindex(['b', 'c', 'e']))

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

        one       two     three      four
a -1.754084 -1.423820 -0.152234 -1.475104
b  1.508714 -0.216916 -0.184434 -2.117229
c -0.409298 -0.224142  0.308175 -0.681308
d  0.938517 -1.626353 -0.180770 -0.470252
e  0.718043 -0.730215 -0.716810  0.546039
f  2.313001  0.371286  0.359952  2.126530
=============================================
        one       two     three      four
b  1.508714 -0.216916 -0.184434 -2.117229
c -0.409298 -0.224142  0.308175 -0.681308
e  0.718043 -0.730215 -0.716810  0.546039

有人可能會得出這樣的結論，ix和reindex是基於這個100％的等價物。 除了整數索引的情況，它是true。例如，上述操作可選地表示爲 -

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

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

        one       two     three      four
a  1.017408  0.594357 -0.760587  1.001547
b -1.480067  1.524270  0.455070  1.886959
c -0.136238 -0.165867 -0.589767 -1.078473
d  0.670576  1.600312  0.219578 -1.121352
e -0.224181  0.958156  0.013055 -0.013652
f  1.576155 -0.185003 -0.527204 -0.336275
=====================================
        one       two     three      four
b -1.480067  1.524270  0.455070  1.886959
c -0.136238 -0.165867 -0.589767 -1.078473
e -0.224181  0.958156  0.013055 -0.013652
=====================================
   one  two  three  four
1  NaN  NaN    NaN   NaN
2  NaN  NaN    NaN   NaN
4  NaN  NaN    NaN   NaN

重要的是要記住，reindex只是嚴格的標籤索引。這可能會導致一些潛在的令人驚訝的結果，例如索引包含整數和字符串的病態情況。