当比较Pandas Dataframe 中的两个布尔序列时，如何返回一个新序列，该序列包括前两个序列中的所有NA，并倾向于True值

xwbd5t1u 于 2023-02-11 发布在其他

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我一直在尝试解决一个问题，那就是从"before"和"after"列的操作中获取"desired_final"列。

df = pd.DataFrame({
    'before': pd.Series([True, True, True, False, False, False, pd.NA, pd.NA, pd.NA], dtype='boolean'),
    'after': pd.Series([False, True, pd.NA, True, False, pd.NA, False, True, pd.NA], dtype='boolean'),
    'desired_final': pd.Series([True, True, True, True, False, False, pd.NA, pd.NA, pd.NA], dtype='boolean')
})

基本上，我们倾向于True，除非before + after为False，或者其中之一为NA。
终于想到了这个，我认为，hacky解决方案，但我犹豫把它投入生产。

def hack_solution(before_series, after_series):
    output_series = before_series.replace(True, pd.NA) + after_series
    return output_series.fillna(before_series)

我也曾在朋友的建议下尝试过：

def possible_solution(before_series, after_series):
    res = []
    for x,y in zip(before_series, after_series):
        if pd.isnull(x): 
            res.append(pd.NA)
        elif x==True | y==True:
            res.append(True)
        else:
            res.append(x)
    return res

# Result:
# [True, True, True, False, False, False, <NA>, <NA>, <NA>] dtype: object

所以有两个问题：
1.为什么possible_solution返回一个对象而hack_solution返回一个布尔值？
1.为什么在索引3中，possible_solution返回False而不是True？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75394175/when-comparing-two-boolean-series-in-a-pandas-dataframe-how-to-return-a-new-ser

2条答案

按热度按时间

3yhwsihp1#

对于possible_solution，您需要将它们放在一个括号中：

False == True | True == True
# False

(False == True) | (True == True)
# True

您可以直接使用pandas.Series.fillna：

desired = df["before"] + df["after"].fillna(df["before"])
print(desired)

输出：

0     True
1     True
2     True
3     True
4    False
5    False
6     <NA>
7     <NA>
8     <NA>
dtype: boolean

赞(0）回复(0）举报 2023-02-11

jutyujz02#

您可以尝试：

df['desired'] = (df[['before','after']].fillna(False)
                    .any(axis=1)
                    .where(df['before'].notna(), pd.NA)
                )

希望你能解释清楚。

赞(0）回复(0）举报 2023-02-11

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当比较Pandas Dataframe 中的两个布尔序列时，如何返回一个新序列，该序列包括前两个序列中的所有NA，并倾向于True值

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