Pandas: Summe von zwei boolean-Serie

In Python:

In [1]: True+True
Out[1]: 2

Also nach folgendem set-up:

import pandas as pd
ser1 = pd.Series([True,True,False,False])
ser2 = pd.Series([True,False,True,False])

Was ich will, ist das finden der element-wise Summe ser1 und ser2 mit den booleans behandelt als ganze zahlen für die addition wie in der Python-Beispiel.

Aber Pandas behandelt, die zudem als ein-element-wise "oder" - operator, und gibt die folgende (unerwünschte) Ausgabe:

In [5]: ser1+ser2
*/lib/python2.7/site-packages/pandas/computation/expressions.py:184: UserWarning: evaluating in Python space because the '+' operator is not supported by numexpr for the bool dtype, use '|' instead
  unsupported[op_str]))
Out[5]: 
0     True
1     True
2     True
3    False
dtype: bool

Ich weiß, bekomme ich kann meinen gewünschte Ausgabe mit astype(int) entweder Serie:

In [6]: ser1.astype(int) + ser2
Out[6]: 
0    2
1    1
2    1
3    0
dtype: int64

Gibt es einen anderen (mehr "pandonic") Weg, um den [2,1,1,0] Serie? Gibt es eine gute Erklärung dafür, warum die einfache Serie hinaus funktioniert hier nicht?

  • Ich bin mir nicht sicher, ob ich Folgen: wenn Sie möchten, gönnen Sie sich ein boolean-Serie, als ob die Elemente wurden ints und nicht bools, ruft astype(int) klingt, als pandorable wie es geht. Welche Erklärung suchst du?
  • Richtig, ich sehe, dass es funktioniert. Meine Frage ist mehr über, warum die pandas + Betrieb auf Serie nicht das gleiche Ergebnis wie der element-wise python + Betrieb.
InformationsquelleAutor exp1orer | 2014-08-13
  1. 3

    IIUC, was Sie suchen, ist, dass die operativen übereinkommens ist, dass der numpy bool-arrays, nicht-Python-bools:

    >>> a = True
>>> a+a
2
>>> import numpy as np
>>> np.array([a])
array([ True], dtype=bool)
>>> np.array([a]) + np.array([a])
array([ True], dtype=bool)

    Gegangen könnte oder so, und wenn der Speicher dient, mindestens eines pandas dev war überrascht über dieses Verhalten, aber tun Sie es auf diese Weise entspricht die Idee, dass die Serie eingegeben werden.

    • Ja! das ist genau das, was ich suchte. Obwohl ich denke, das schiebt die Frage eine Ebene tiefer -- wissen Sie, warum dies ist die Konvention in numpy?
    • ist de-facto - '&' und '-' ein '|' für diese elemenwise Aggregationen Boolesche ops. Als die Summe der True und True ist wirklich nicht definiert. So könnte man argumentieren, dass python ist wirklich eine un-pythonic Betrieb (es ist tatsächlich die Nötigung zum int first). Aber Sie Zwang Zwang ist in der Regel NICHT getan numpy/pandas. Seine unpythonic IMHO.
    InformationsquelleAutor DSM
  2. 1

    Statt + verwenden &

    import pandas as pd
ser1 = pd.Series([True,True,False,False])
ser2 = pd.Series([True,False,True,False]) 

print(ser1 & ser2) 

>> 0     True
>> 1    False
>> 2    False
>> 3    False
>> dtype: bool
    • Ich glaube, Sie missverstanden meine Frage. Ich werde Bearbeiten für Klarheit.
    • Hoppla, du hast Recht. Ich sprang die Pistole auf, dass man.
    InformationsquelleAutor Charles Clayton
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