python - 不确定数量的 Pandas 系列的逐元素逻辑与

Question

假设我有一个 n 的列表/可迭代对象(其中 n 对函数而言是未知的)代表逻辑 bool 索引的 Pandas Series，我想按元素对它们进行 AND 操作，并使用生成的 Series 进行索引一个数据框。

目前我正在使用 np.logical_and(x1,x2) 和一个 for 循环来执行此操作。我在使用 itertools.izip 或 zip 时运气不佳。 pandas.Series 对象似乎不喜欢被它们操作。

一段时间以来，我一直在摸不着头脑，因为我可能没有看到为什么这似乎会导致一系列 bool 值，但随后我得到了 IndexingError: Unalignable boolean Series key provided执行。

有什么想法吗？我觉得既然这些是 ndarray，那么必须有一些明显干净的方法来做到这一点。

Answer 1

假设我理解你，你可以使用logical_and.reduce。从系列列表开始:

>>> ss = [pd.Series([ True, False,  True, False,  True]), pd.Series([False,  True,  True, False, False]), pd.Series([False, False,  True, False,  True]), pd.Series([False,  True,  True, False, False]), pd.Series([ True,  True,  True,  True, False])]

看起来像

>>> pd.DataFrame(ss)
       0      1     2      3      4
0   True  False  True  False   True
1  False   True  True  False  False
2  False  False  True  False   True
3  False   True  True  False  False
4   True   True  True   True  False

[5 rows x 5 columns]

如果它是一个数据框，你可以跨列减少:

>>> np.logical_and.reduce(ss)
array([False, False,  True, False, False], dtype=bool)

如果您想要另一个方向，或者传递 axis=1。

请记住，您还可以使用any 和all，例如

>>> df = pd.DataFrame(ss)
>>> df.all()
0    False
1    False
2     True
3    False
4    False
dtype: bool