系列和数据框之间的布尔比较（按元素）答案

【问题标题】：Boolean comparaison between a series and a dataframe (element-wise)系列和数据框之间的布尔比较（按元素）
【发布时间】：2022-10-13 21:06:55
【问题描述】：

这里要按元素比较的系列和数据框（AND条件）：

import pandas as pd

se = pd.Series(data=[False, True])

df = pd.DataFrame(data=[[True, False], [True, True]],
                  columns=['A','B'])

期望的结果：

df2 = pd.DataFrame(data=[[False, False], [True, True]],
                  columns=['A','B'])

我可以使用慢速 for 循环来实现这一点，但我确信有一种方法可以对其进行矢量化。

非常感谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

将 Series 转换为 numpy 数组并与广播进行比较：

print (df & se.to_numpy()[:,None])
       A      B
0  False  False
1   True   True

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用转换为numpy 数组来受益于广播：

out = np.logical_and(df, se.to_numpy()[:,None])

输出：

       A      B
0  False  False
1   True   True

中间的：

se.to_numpy()[:,None]

array([[False],
       [ True]])

【讨论】：

【解决方案3】：

另一种可能的解决方案：

(df & np.vstack(se))

输出：

       A      B
0  False  False
1   True   True

【讨论】：