Pandas使用的注意事项

樵夫2021-10-14 11:29

    Pandas基于NumPy构建,它遵循NumPy设定的一些规则。因此,当您在使用Pandas时,需要额外留意一些事项,避免出现一些不必要的错误。

    if语句使用

    在if语句中,如果您需要将Pandas对象转换为布尔值时,需要格外留意,这种操作会引起ValueError异常,下面通过一组示例做简单说明:

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

    输出结果:

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

    从输出结果可以看出,上述代码引发了ValueError错误,并告诉我们Series的真值是不明确的。下面对其进行了简单分析:

    如果if语句判断为True,可能是认为它的长度并不是0,反之if语句判断为Fasle,可能是认为Series的数据值中包含了False值,因此是真还是假,无法判断,所以此处抛出了ValueError错误。

    上述代码给出的修改建议,如下所示:

import pandas as pd
#使用 any()方法解决
if pd.Series([False, True, False]).any():
   print("I am 开课吧广场 https://topic.kaikeba.com/")

    输出结果:

I am 开课吧广场 https://topic.kaikeba.com/

    如果要是计算单个布尔元素的Series对象,那么您可以使用bool()方法进行修改,如下所示:

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

    输出结果:

False

    布尔运算

    如果在Pandas对象中使用==(相等)和!=(不相等)这样的布尔运算符时,将返回一个布尔序列,示例如下:

import pandas as pd
s = pd.Series(range(4))
#返回布尔值序列,行索引为3的位置为True
print(s==3)

    输出结果:

0    False
1    False
2    False
3    True
dtype: bool

    isin()操作

    isin()也会返回一个布尔序列,它用来判断元素值是否包含在的Series序列中。示例如下:

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

    输出结果:

0    True
1    False
2    True
dtype: bool

    reindex()操作

    reindex()函数表示重置行索引,该方法会生成新的Pandas对象,示例如下:

import pandas as pd
import numpy as np
#index行索引使用字符和数字混合的形式
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), columns=['one', 'two', 'three','four'],index=['a','b',2,3,'e',5])
print (df)
#数字与字符混合后取数据
print (df.reindex(['a','b',5]))
print (df.reindex([2,'e']))

    输出结果:

        one       two     three      four
a  0.727276 -0.360391  0.381606  1.195126
b -1.974803  0.009088 -1.065647  0.628699
2  0.156798 -1.116029  1.020673 -0.215485
3 -1.310007  0.601206  0.417439  0.049863
e  0.232375  0.235999 -1.886337 -0.421110
5  0.488758  0.108129 -1.405737  2.375517

        one       two     three      four
a  0.727276 -0.360391  0.381606  1.195126
b -1.974803  0.009088 -1.065647  0.628699
5  0.488758  0.108129 -1.405737  2.375517

        one       two     three      four
2  0.156798 -1.116029  1.020673 -0.215485
e  0.232375  0.235999 -1.886337 -0.421110

    以上就是小编为大家整理发布的“Pandas使用的注意事项”一文,更多相关内容尽在开课吧广场Python教程频道。

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