pandas做运算的一个坑！

Question

问题描述

pandas实际开发中进行运算时的一个坑！

import pandas as pd

v = {'value': 'a'}
d = [{'name': 'abc', 'age': 10}, {'name': None, 'age': 11}, {'name': 'def', 'age': 9}]
df = pd.DataFrame(d)

new_1 = df[(df['age'] >= 10) | df['name'].str.contains(v['value'])]
new_2 = df[df['name'].str.contains(v['value']) | (df['age'] >= 10)]

print('-'*80)
print(df)

print('-'*80)
print(new_1)

print('-'*80)
print(new_2)

输出

--------------------------------------------------------------------------------
   age  name0   10   abc1   11  None2    9   def--------------------------------------------------------------------------------   age  name0   10   abc1   11  None--------------------------------------------------------------------------------   age name0   10  abc

想请问为什么 new1 和 new2的结果不一样？

Answer 1

>>> df.dtypes age      int64 name    object dtype: object>>> (df['age'] >= 10)0     True1     True2    FalseName: age, dtype: bool>>> df['name'].str.contains(v['value'])0     True1     None # 注意这个2    FalseName: name, dtype: object>>> (df['age'] >= 10) | df['name'].str.contains(v['value'])0     True1     True2    Falsedtype: bool>>> df['name'].str.contains(v['value']) | (df['age'] >= 10)0     True1    False2    Falsedtype: boolNone 是python中的对象，不是pandas的数据类型，以python的规则进行运算把None改为''.>>> df2 = pd.DataFrame([{'name': 'abc', 'age': 10}, {'name': '', 'age': 11}, {'name': 'def', 'age': 9}])>>> df2.dtypes age      int64 name    object dtype: object>>> (df2['age'] >= 10)0     True1     True2    FalseName: age, dtype: bool>>> df2['name'].str.contains(v['value'])0     True1    False2    FalseName: name, dtype: bool>>> (df2['age'] >= 10) | df2['name'].str.contains(v['value'])0     True1     True2    Falsedtype: bool>>> df2['name'].str.contains(v['value']) | (df2['age'] >= 10)0     True1     True2    Falsedtype: bool>>>