python - 如何使用向量 "or"DataFrame 中的每一列？

Question

假设我有以下数据:

try:
    from StringIO import StringIO
except ImportError:
    from io import StringIO
import pandas as pd
from numpy import uint8

vector = pd.Series([1, 0, 0, 1])

df = pd.read_table(StringIO("""a    b    c
1   0   0
1   1   1
0   1   1
1   1   0"""), sep="\s+", dtype=uint8, header=0)

如何将向量与 df 中的每一列进行“或”运算？

我知道我可以用“or”和我的向量创建一个部分函数并将其应用于 df，但这可能不符合习惯并且不必要地耗时。 Pandas 的方式是什么？

想想看，惯用的方式可能是 lambda...是否没有二元运算符，例如 dataframe.div(series)？ (Binary DF operations)

我想要dataframe.or(vector)...

Answer 1

您可以将 DataFrame 和(列)向量直接传递到 np.logical_or :

>>> np.logical_or(df, vector[:, None])
       a     b     c
0   True  True  True
1   True  True  True
2  False  True  True
3   True  True  True

请注意，这会返回一个 bool 值的 DataFrame；如果您愿意，可以转换回数字数据类型。