Python3.x 当 Python None or True返回 True 时，为什么 pandas None ｜ True返回 False

发布于04月10日

In pure Python, None or True returns True.
However with pandas when I'm doing a | between two Series containing None values, results are not as I expected:

>>> df.to_dict()
{'buybox': {0: None}, 'buybox_y': {0: True}}
>>> df
    buybox  buybox_y
0   None    True

>>> df['buybox'] = (df['buybox'] | df['buybox_y'])
>>> df
    buybox  buybox_y
0   False   True

预期结果:

>>> df
    buybox  buybox_y
0   True    True

通过两次应用OR运算，我得到了想要的结果，但我不明白为什么要这样做.

我不是在寻找一个解决方法(我通过连续两次申请df['buybox'] = (df['buybox'] | df['buybox_y'])个)，而是一个解释，也就是标题中的"为什么".

推荐答案

Pandas |操作符不依赖于Python or expression，其行为也不同.

如果两个操作数都是布尔值，则结果是数学定义的，Python和Pandas也是如此.

但在你的例子中，系列"buybox"是object型，"buybox_y"是bool型.在这种情况下，操作员为not commutative:

右操作数强制为布尔值
then bitwise or is attempted
- None | True是无效操作，导致None
结果被强制为布尔值

因此

>>> df['buybox'] | df['buybox_y']
0  False

>>> df['buybox_y'] | df['buybox']
0  True

为了获得可预测的结果，可以在try 布尔操作之前清理数据，并使用Pandas astype强制转换为布尔类型.

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