您好，我有一系列布林值，我對它們執行了邏輯運算，因為它們是我使用的系列 & 而不是這里是系列
z = ~(df['HOME ZIP'].isin(zip_series['zipcd_ZIP_CD']))
這是 z 的型別
type(z)
pandas.core.series.Series
0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
5 False
6 False
7 False
8 False
9 False
10 False
11 False
12 False
13 False
14 False
15 False
16 False
17 False
18 False
19 False
20 False
21 False
22 False
23 False
24 False
25 False
26 False
27 False
28 False
29 False
30 False
Name: HOME ZIP, dtype: bool
相似地
y = df['HOME ZIP'].astype(str).str.len() != 0
x = (df['HOME ZIP'].isnull() == False)
x 和 y 的值都是 True
0 True
1 True
2 True
3 True
4 True
5 True
6 True
7 True
8 True
9 True
10 True
11 True
12 True
13 True
14 True
15 True
16 True
17 True
18 True
19 True
20 True
21 True
22 True
23 True
24 True
25 True
26 True
27 True
28 True
29 True
30 True
Name: HOME ZIP, dtype: bool
x & y & z值在這里
0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
5 False
6 False
7 False
8 False
9 False
10 False
11 False
12 False
13 False
14 False
15 False
16 False
17 False
18 False
19 False
20 False
21 False
22 False
23 False
24 False
25 False
26 False
27 False
28 False
29 False
30 False
Name: HOME ZIP, dtype: bool
但是當我將所有xy,z 保留為單個陳述句時，我得到不同的輸出
(df['HOME ZIP'].isnull() == False) & df['HOME ZIP'].astype(str).str.len() != 0 & ~(df['HOME ZIP'].isin(zip_series['zipcd_ZIP_CD']))
0 True
1 True
2 True
3 True
4 True
5 True
6 True
7 True
8 True
9 True
10 True
11 True
12 True
13 True
14 True
15 True
16 True
17 True
18 True
19 True
20 True
21 True
22 True
23 True
24 True
25 True
26 True
27 True
28 True
29 True
30 True
Name: HOME ZIP, dtype: bool
???
uj5u.com熱心網友回復：
您應該()為每個條件添加
(df['HOME ZIP'].isnull() == False) &
(df['HOME ZIP'].astype(str).str.len() != 0) &
(~(df['HOME ZIP'].isin(zip_series['zipcd_ZIP_CD'])))
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/houduan/445133.html
標籤：Python python-3.x 熊猫