Pandas注意事项＆窍门

Pandas注意事项＆窍门

警告和疑难意味着一个看不见的问题。在使用Pandas过程中，需要特别注意的地方。

与Pandas一起使用If/Truth语句

当尝试将某些东西转换成布尔值时，Pandas遵循了一个错误的惯例。 这种情况发生在使用布尔运算的。 目前还不清楚结果是什么。 如果它是真的，因为它不是zerolength？ 错误，因为有错误的值？ 目前还不清楚，Pandas提出了一个ValueError -

import pandas as pd

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

执行上面示例代码，得到以下结果 - 

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

在if条件，它不清楚如何处理它。错误提示是否使用None或任何这些。

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

执行上面示例代码，得到以下结果 - 

True

按位布尔值

按位布尔运算符(如==和!=)将返回一个布尔系列，这几乎总是需要的。

import pandas as pd

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

执行上面示例代码，得到以下结果 - 

0    False
   False
   False
   False
    True
dtype: bool

isin操作符

这将返回一个布尔序列，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)

执行上面示例代码，得到以下结果 - 

0     True
   False
    True
dtype: bool

重构索引与ix陷阱

许多用户会发现自己使用ix索引功能作为从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 ("=============================================")
print (df.ix[['b', 'c', 'e']])

执行上面示例代码，得到以下结果 - 

        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

这当然在这种情况下完全等同于使用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("=============================================")
print (df.reindex(['b', 'c', 'e']))

执行上面示例代码，得到以下结果 - 

        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

有人可能会得出这样的结论，ix和reindex是基于这个100％的等价物。 除了整数索引的情况，它是true。例如，上述操作可选地表示为 -

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

执行上面示例代码，得到以下结果 - 

        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
 NaN  NaN    NaN   NaN
 NaN  NaN    NaN   NaN
 NaN  NaN    NaN   NaN

重要的是要记住，reindex只是严格的标签索引。这可能会导致一些潜在的令人惊讶的结果，例如索引包含整数和字符串的病态情况。


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