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  Pandas - 警告和陷阱

  • 简述

    警告意味着警告，陷阱意味着看不见的问题。

  • 在 Pandas 中使用 If/Truth 语句

    当您尝试将某些内容转换为bool. 这发生在一个if要么when使用布尔运算，并且，or， 要么not. 目前尚不清楚结果应该是什么。它应该是真的，因为它不是零长度吗？False 因为有 False 值？目前还不清楚，因此，Pandas 提出了一个ValueError− 
    
import pandas as pd
if pd.Series([False, True, False]):
   print 'I am True'
    它的输出如下 - 
    
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. 
Use a.empty, a.bool() a.item(),a.any() or a.all().
    在if状况，目前尚不清楚如何处理它。该错误提示是否使用None要么any of those. 
    
import pandas as pd
if pd.Series([False, True, False]).any():
   print("I am any")
    它的输出如下 - 
    
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()
    它的输出如下 - 
    
True

    按位布尔值

    位布尔运算符，例如 == 和!= 将返回一个布尔系列，无论如何这几乎总是需要的。 
    
import pandas as pd
s = pd.Series(range(5))
print s==4
    它的输出如下 - 
    
0 False
1 False
2 False
3 False
4 True
dtype: bool

    伊辛操作

    这将返回一个布尔系列，显示系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
    它的输出如下 - 
    
0 True
1 False
2 True
dtype: bool

    重新索引 vs ix Gotcha

    许多用户会发现自己在使用ix indexing capabilities作为从 Pandas 对象中选择数据的简洁方法 - 
    
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']]
    它的输出如下 - 
    
          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，这完全等同于使用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 df.reindex(['b', 'c', 'e'])
    它的输出如下 - 
    
          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在此基础上是 100% 等效的。除非在整数索引的情况下，否则这是正确的。例如，上述操作也可以表示为 - 
    
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])
    它的输出如下 - 
    
          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
    重要的是要记住重新索引是严格的标签索引. 在索引包含整数和字符串的病理情况下，这可能会导致一些潜在的令人惊讶的结果。
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