对不确定数量的 Pandas 系列进行元素逻辑与

Question

假设我有一个 n 的列表/可迭代（其中 n 对函数未知）代表逻辑布尔索引的 Pandas 系列，我想按元素对它们进行 AND 并使用生成的系列来索引一个数据框。

目前我正在使用np.logical_and(x1,x2) 和一个 for 循环来执行此操作。我在使用itertools.izip 或zip 时运气不佳。 pandas.Series 对象似乎不喜欢被他们操作。

我现在一直在摸不着头脑，我可能没有看到为什么这似乎会导致一系列布尔值，但我在执行时得到IndexingError: Unalignable boolean Series key provided。

有什么想法吗？我觉得既然这些是ndarray，就必须有一些明显干净的方法来做到这一点。

Answer 1

假设我理解你，你可以使用logical_and.reduce。从系列列表开始：

>>> ss = [pd.Series([ True, False,  True, False,  True]), pd.Series([False,  True,  True, False, False]), pd.Series([False, False,  True, False,  True]), pd.Series([False,  True,  True, False, False]), pd.Series([ True,  True,  True,  True, False])]

看起来像

>>> pd.DataFrame(ss)
       0      1     2      3      4
0   True  False  True  False   True
1  False   True  True  False  False
2  False  False  True  False   True
3  False   True  True  False  False
4   True   True  True   True  False

[5 rows x 5 columns]

如果它是一个数据框，您可以跨列减少：

>>> np.logical_and.reduce(ss)
array([False, False,  True, False, False], dtype=bool)

如果你想要另一个方向，或者传递axis=1。

记住你也可以使用any和all，例如

>>> df = pd.DataFrame(ss)
>>> df.all()
0    False
1    False
2     True
3    False
4    False
dtype: bool