为什么熊猫在Python "None或True“返回True时返回False？

Question

在纯Python中，None or True返回True。

然而，对于熊猫来说，当我在两个包含无值的系列之间做|时，结果并不像我预期的那样：

>>> df.to_dict()
{'buybox': {0: None}, 'buybox_y': {0: True}}
>>> df
    buybox  buybox_y
0   None    True

>>> df['buybox'] = (df['buybox'] | df['buybox_y'])
>>> df
    buybox  buybox_y
0   False   True

预期结果：

>>> df
    buybox  buybox_y
0   True    True

我通过两次使用OR操作得到了我想要的结果，但是我不明白为什么我要这样做。

我不是在寻找解决办法(我已经连续应用了两次df['buybox'] = (df['buybox'] | df['buybox_y']) )，而是一个解释，因此标题中的“为什么”。

Answer 1

熊猫|操作符不依赖于Python or expression，其行为也有所不同。

如果两个操作数都是布尔值，则结果是数学定义的，Python和Pandas的结果是相同的。

但在您的案例中，"buybox“是object类型，"buybox_y”是bool。在本例中，Pandas |运算符是非交换性。

• 右操作数被强制为布尔值。
• 然后尝试bitwise or，
  • None | True是无效的操作，导致None

• 结果被强制为布尔值

因此，

>>> df['buybox'] | df['buybox_y']
0  False

>>> df['buybox_y'] | df['buybox']
0  True

要获得可预测的结果，您可以清除数据，并在尝试布尔操作之前使用Pandas astype转换为布尔类型。

Answer 2

对于布尔对象(即Py_True和Py_False)，代码将进入快速处理分支；对于其他对象，PyObject_IsTrue()将用于计算int类型的值。

在计算过程中，PyObject_IsTrue()函数将依次获得nb_bool、mp_length和sq_length的值​​，这应该对应于两种神奇方法bool()和len()的返回值​​。