pandas中“&”和“and”的区别

Question

我现在有一些代码在 cron（通过 kubernetes）上运行了几个月。

昨天，我的部分代码没有正常工作：

突然间，这个语句不是“真”（df_temp 和 df_temp4 都有数据：

if ( len(df_temp > 0) & len(df_temp4 > 0)):
    print "HERE"

但是，这行得通：

if ( len(df_temp > 0) and len(df_temp4 > 0)):
    print "HERE"

是否有某种代码推送会导致这种变化？由于我已经运行了这个代码几个月，不知道是什么导致这个语句突然失败。

Answer 1

您将错误应用的位运算符 & 替换为正确的逻辑 and 运算符。

首先，您应该使用and 运算符，因为您真正想要的是带有逻辑运算符的逻辑表达式。

当长度没有公共位时，按位 & 运算符失败。

在 Python 中尝试以下操作。

True and 1 & 1
True and 1 & 2

Answer 2

从逻辑上讲，这两个语句是不同的。 & 表示按位运算符。 AND 表示逻辑与。

Answer 3

他们有完全不同的行为。
当您使用and 时，您是在比较布尔值，但是当您使用& 时，您是元素明智的逻辑与。我建议您阅读此完整答案以了解更多信息。
Logic operator for boolean indexing in Pandas

import pandas as pd

dfa = pd.DataFrame([True, False])
dfb = pd.DataFrame([False, False])

print(dfa & dfb)
#    0
# 0  False
# 1  False

print(dfa and dfb)
# ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

Answer 4

len(df_temp > 0) 和 len(df_temp4 > 0) 可能不符合您的预期。带有 pandas DataFrames 的比较运算符返回逐元素结果，这意味着它们创建一个布尔 DataFrame，其中每个值指示 DataFrame 中的相应值是否大于零：

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'a': [-1,0,1], 'b': [-1,0,1]})
>>> df
   a  b
0 -1 -1
1  0  0
2  1  1
>>> df > 0
       a      b
0  False  False
1  False  False
2   True   True

所以df 的len 与df > 0 的len 相同：

>>> len(df)
3
>>> len(df > 0)
3

“&”和“and”的区别

它们的含义不同：

• & 是 bitwise and
• and 是 logical and（和短路）

由于您专门询问了 pandas（假设至少有一个操作数是 NumPy 数组、pandas Series 或 pandas DataFrame）：

• & 也指逐元素的“位与”。
• pandas 的元素“逻辑与”不是and，而是必须使用一个函数，即numpy.logical_and。

更多解释可以参考"Difference between 'and' (boolean) vs. '&' (bitwise) in python. Why difference in behavior with lists vs numpy arrays?"

不知道什么会导致这个语句突然失败。

您没有提供“失败”或预期的行为，所以很遗憾我无法帮助您。