(&,|)和(and,or)是两组比较相似的运算符,用在“与”/ “或”上,在用法上有些许区别。
(&,|)和(and,or)是用来比较两组变量的,格式基本上是:
a& ba| ba and ba or b
如果a,b是数值变量, 则&, |表示位运算, and,or则依据是否非0来决定输出,
&, |:
#1&2,2在二进制里面是10,1在二进制中是01,那么01与运算10得到是01&2# 输出为0,1|2# 输出为3
and, or:
# 判断变量是否为0, 是0则为False,非0判断为True, # and中含0,返回0; 均为非0时,返回后一个值,2and0# 返回02and1# 返回11and2# 返回2# or中, 至少有一个非0时,返回第一个非0,2or0# 返回22or1# 返回20or1# 返回1
如何a, b是逻辑变量, 则两类的用法基本一致
In[103]:(3>0) | (3<1)Out[103]:TrueIn[104]:(3>0)and(3<1)Out[104]:FalseIn[105]:(3>0)or(3<1)Out[105]:TrueIn[106]:(3>0)&(3<1)Out[106]:False
值得提及的是在DataFrame的切片过程,要注意逻辑变量的使用,
需要求得满足多个逻辑条件的数据时,要使用& 和|,在某些条件下用and/ or会报错‘ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().’
target_url ="http://aima.cs.berkeley.edu/data/iris.csv"data = pd.read_csv(target_url, header=None, columns=['s_line','s_wid','p_line','p_wid','kind'])data.columns = ['s_line','s_wid','p_line','p_wid','kind']x_data = data.iloc[:, :-1]# 在多个逻辑条件下,用& 或者|,x_1 = x_data[x_data['s_line'] >6& x_data['p_wid'] >0]
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