熊猫中的元素级逻辑或
我想要按元素进行逻辑或运算符。我知道“或”本身不是我想要的。
我知道AND对应于&NOT ~。但是OR呢？
问题答案：
相应的运算符是|：
df[(df < 3) | (df == 5)]
将按元素检查值是否小于3或等于5。
如果您需要执行此操作的功能，我们有
np.logical_or
。对于两个条件，您可以使用
df[np.logical_or(df<3, df==5)]
或者，对于多种情况，请使用logical_or.reduce，
df[np.logical_or.reduce([df<3, df==5])]
由于条件被指定为单独的参数， 因此不需要括号分组。
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我有一个包含布尔值的pandas对象。如何获得包含每个值的逻辑
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问题内容： 我有一个包含布尔值的pandas对象。如何获得包含每个值逻辑的序列？ 例如，考虑一个包含以下内容的系列： 我想要获得的系列将包含： 这似乎应该相当简单，但显然我放错了我的mojo =（ 问题答案： 要反转布尔系列，请使用： 使用Python2.7，NumPy 1.8.0，Pandas 0.13.1： 从Pandas 0.13.0开始，Series不再是;的子类。它们现在是的子类。这可能
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问题内容： 如何将条件逻辑应用于Pandas DataFrame。 请参见下面显示的DataFrame， 我的原始数据显示在“数据”列中，并且期望的输出显示在其旁边。如果“数据”中的数字小于2.5，则所需的输出为False。 我可以应用循环并重新构建DataFrame …但是那是“非Python的” 问题答案： 只需将列与该值进行比较：
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我想基于多个条件的评估创建一系列新的逻辑值。 举个例子 然而，我想返回一个逻辑序列，即。 如果可能的话，我想用熊猫的方法。
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假设我有一个表示逻辑布尔索引的n（其中n是函数未知的）熊猫系列的列表/迭代，我想以元素方式与它们进行AND，并使用结果系列对DataFrame进行索引。 目前我正在使用以及for循环来实现这一点。我在使用或时运气不太好。熊猫们似乎不喜欢被他们操作。 我已经挠头有一段时间了，我可能看不到为什么这似乎会导致一系列布尔值，但我在执行时得到了
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本文向大家介绍Prolog元逻辑谓词，包括了Prolog元逻辑谓词的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例 关于实例化原因的谓词称为元逻辑。例如： var/1 ground/1 integer/1 这些谓词超出了纯单调逻辑程序的范围，因为它们破坏了像的可交换性之类的属性。 其他具有元逻辑的谓词包括： arg/3 functor/3 (=..)/2 这些谓词原则上可以在一阶逻辑中建模，但需要无