如何获得熊猫系列的按元素逻辑非？

Question

我有一个Series包含布尔值的pandas 对象。如何获得包含NOT每个值逻辑的序列？

例如，考虑一个包含以下内容的系列：

True

True

True

False

我想要获得的系列将包含：

False

False

False

True

这似乎应该相当简单，但显然我放错了我的mojo =（

Answer 1

要反转布尔系列，请使用~s：In [7]: s = pd.Series([True, True, False, True])In [8]: ~sOut[8]: 0    False1    False2     True3    Falsedtype: bool使用Python2.7，NumPy 1.8.0，Pandas 0.13.1：In [119]: s = pd.Series([True, True, False, True]*10000)In [10]:  %timeit np.invert(s)10000 loops, best of 3: 91.8 µs per loopIn [11]: %timeit ~s10000 loops, best of 3: 73.5 µs per loopIn [12]: %timeit (-s)10000 loops, best of 3: 73.5 µs per loop从Pandas 0.13.0开始，Series不再是numpy.ndarray;的子类。它们现在是的子类pd.NDFrame。这可能与为什么np.invert(s)不再快于~s或快有关-s。注意：timeit结果可能取决于许多因素，包括硬件，编译器，操作系统，Python，NumPy和Pandas版本。

Answer 2

只想添加一个警告，说明您的蒙版需要是dtype bool，而不是“ object”。也就是说，您的面具永远都不会有南的。请参阅此处 -即使您的面具现在是不含纳米的，它也将保持“对象”类型。“对象”系列的逆函数不会引发错误，相反，您将获得整数的垃圾掩码，这些掩码将无法按预期工作。In[1]: df = pd.DataFrame({'A':[True, False, np.nan], 'B':[True, False, True]})In[2]: df.dropna(inplace=True)In[3]: df['A']Out[3]:0    True1   FalseName: A, dtype objectIn[4]: ~df['A']Out[4]:0   -20   -1Name: A, dtype object与同事讨论这一问题后，我得到了一个解释：熊猫似乎正在恢复按位运算符：In [1]: ~TrueOut[1]: -2

Answer 3

我只是试一试：In [9]: s = Series([True, True, True, False])In [10]: sOut[10]: 0     True1     True2     True3    FalseIn [11]: -sOut[11]: 0    False1    False2    False3     True