在 Pandas 中使用 np.nan 进行布尔索引的逻辑运算符答案

【问题标题】：Logic operator for boolean indexing with np.nan in Pandas在 Pandas 中使用 np.nan 进行布尔索引的逻辑运算符
【发布时间】：2018-08-14 13:23:14
【问题描述】：

result=pd.Series([True,False,False]) | pd.Series([False,True,True],index=[1,2,3])
result

出来：

0     True
1    False
2     True
3    False
dtype: bool

系列如何做逻辑或？为什么结果[3] 为真？

在：

print(pd.Series([np.nan]) | pd.Series([True]))
print('----')
print(pd.Series([True]) | pd.Series([np.nan]))

出来：

0    False
dtype: bool
----------
0    True
dtype: bool

有人可以帮助解释两次逻辑或之间的区别吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

首先，这是两个问题。

第一个问题：

您的问题是您将第二个系列的索引设置为从 1 而不是 0（默认值）开始。

因此，虽然第一个系列的索引为 [0, 1, 2]，但第二个系列的索引为 [1, 2, 3]。

第二个问题：

请在此处参考此答案：https://stackoverflow.com/a/37132854/677022

【讨论】：