与所有pd数据不一致

Question

这是在其他论坛上提出的，但重点是nan。

我有一个简单的数据文件：

 y=[[1,2,3,4,1],[1,2,0,4,5]]
 df = pd.DataFrame(y)

我很难理解任何和所有的工作方式。根据熊猫的文档' any‘返回"...whether any元素在请求的轴上是真实的“。

如果我用：

~(df == 0)
Out[77]: 
    0     1      2     3     4
0  True  True   True  True  True
1  True  True  False  True  True


~(df == 0).any(1)
Out[78]: 
0     True
1    False
dtype: bool

根据我的理解，第二个命令的意思是:如果在请求的轴上任何元素都是True，那么返回' True‘，并且它应该为两行返回True，True (因为这两个行都包含至少一个真值)，但是相反，我得到true，False。为什么会这样呢？

Answer 1

Python将您的调用解释为：

~ ( (df == 0).any(1) )

所以它**首先评估any。现在，如果我们看一看df == 0，我们会看到：

>>> df == 0
       0      1      2      3      4
0  False  False  False  False  False
1  False  False   True  False  False

这意味着在第一行中没有这样的True，在第二行中有，所以：

>>> (df == 0).any(1)
0    False
1     True
dtype: bool

现在我们用~否定这一点，所以False变成True，反之亦然：

>>> ~ (df == 0).any(1)
0     True
1    False
dtype: bool

如果我们首先否定了，我们会看到：

>>> (~ (df == 0)).any(1)
0    True
1    True
dtype: bool

两者都是True，因为在两行中至少有一个列是True。

Answer 2

您需要一个()，因为操作符的优先级：

print (df == 0)
       0      1      2      3      4
0  False  False  False  False  False
1  False  False   True  False  False

print (~(df == 0))
      0     1      2     3     4
0  True  True   True  True  True
1  True  True  False  True  True

print ((~(df == 0)).any(1))
0    True
1    True
dtype: bool

因为：

print ((df == 0).any(1))
0    False
1     True
dtype: bool

print (~(df == 0).any(1))
0     True
1    False
dtype: bool