Pandas：两个布尔系列的求和

Question

在Python中：

In [1]: True+True
Out[1]: 2

所以在以下步骤设置完成后：

import pandas as pd
ser1 = pd.Series([True,True,False,False])
ser2 = pd.Series([True,False,True,False])

我想要的是找到ser1和ser2的逐元素求和，其中布尔值被视为整数进行加法运算，就像Python示例中一样。

但是Pandas将加法视为逐元素"或"运算符，并给出以下（不期望的）输出：

In [5]: ser1+ser2
*/lib/python2.7/site-packages/pandas/computation/expressions.py:184: UserWarning: evaluating in Python space because the '+' operator is not supported by numexpr for the bool dtype, use '|' instead
  unsupported[op_str]))
Out[5]: 
0     True
1     True
2     True
3    False
dtype: bool

我知道我可以使用astype(int)在两个序列上获得我期望的输出：

In [6]: ser1.astype(int) + ser2
Out[6]: 
0    2
1    1
2    1
3    0
dtype: int64

还有其他更“泛用”的方法来获得[2,1,1,0]序列吗？为什么简单的序列加法在这里无法奏效，有没有好的解释？

- exp1orer

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我不确定我理解了：如果你想把布尔系列当作整数而不是布尔值来处理，调用astype(int)似乎是最简单的方法。你需要什么样的解释？ - DSM

好的，我看到它可以工作。我的问题更多是关于为什么Pandas中的Series +操作与逐元素的Python +操作不会给出相同的结果。 - exp1orer

Answer 1

请使用&代替+

import pandas as pd
ser1 = pd.Series([True,True,False,False])
ser2 = pd.Series([True,False,True,False]) 

print(ser1 & ser2) 

>> 0     True
>> 1    False
>> 2    False
>> 3    False
>> dtype: bool

- Charles Clayton

Answer 2

如果我理解正确，您所需要的是基于numpy bool数组的操作约定，而不是Python bool。

>>> a = True
>>> a+a
2
>>> import numpy as np
>>> np.array([a])
array([ True], dtype=bool)
>>> np.array([a]) + np.array([a])
array([ True], dtype=bool)

这个问题可能有两种不同的解决方法，如果我没记错的话，至少有一位pandas开发者对此行为感到惊讶，但是这样做符合Series具有类型的概念。

- DSM

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是的！这正是我正在寻找的。虽然我猜这将把问题推到更深的层次——你知道为什么这是numpy中的约定吗？ - exp1orer

@exp1orer 在这些逐元素的布尔运算聚合中，“+”实际上是“&”，而“-”是“|”。由于“True”和“True”的总和实际上是未定义的。因此，有人可能会认为Python实际上正在执行一项非Python操作（它实际上首先进行强制转换为int）。但通常不会在numpy / pandas中进行强制转换。在我看来，这是不符合Python风格的。 - Jeff