df.loc 中的按位条件未给出预期结果答案

【问题标题】：Bitwise condition in df.loc doesn't give expect resultdf.loc 中的按位条件未给出预期结果
【发布时间】：2019-06-28 13:34:32
【问题描述】：

我写了以下代码：

df.loc[((df['col_A'] == False) & (df['loc_B'] == False)), 'col_C'] = "abc"

但是 "abc" 被写入 col_C 的所有值而不是条件中指定的值。这是为什么呢？

编辑：

我的列是对象/字符串，所以我尝试使用以下函数对其进行转换：

def str_to_bool(s):
    if s == 'True':
         return True
    elif s == 'False':
         return False

但它会引发以下错误：

"The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()".

【问题讨论】：

你对df.dtypes 有什么看法？如果你有布尔系列，你应该更喜欢~df['col_A'] 到df['col_A'] == False。如果不这样做，则需要将系列转换为布尔值。
它们是对象，请看我的编辑

【解决方案1】：

首先将您的系列转换为布尔值，例如通过pd.DataFrame.apply：

cols = ['col_A', 'col_B']
df[cols] = df[cols].apply(lambda x: x.eq('True'))

然后应用您的逻辑，注意~ 可用于否定系列：

df.loc[~df['col_A'] & ~df['col_B'], 'col_C'] = "abc"

或者根据德摩根定律：

df.loc[~(df['col_A'] | df['col_B']), 'col_C'] = "abc"

【讨论】：