{"id":3411,"date":"2021-07-23T12:36:36","date_gmt":"2021-07-23T12:36:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bearloga.space\/?page_id=3411"},"modified":"2021-07-23T12:36:37","modified_gmt":"2021-07-23T12:36:37","slug":"python-pandas-predosterezheniya-i-gotchas","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/python-pandas-predosterezheniya-i-gotchas\/","title":{"rendered":"Python Pandas \u2014 \u041f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 Gotchas"},"content":{"rendered":"\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>\r\n\u041f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u044e\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0443\u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0430 \u0433\u043e\u0447\u0430 \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443.\r\n\r\n\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f If \/ Truth \u0441 \u043f\u0430\u043d\u0434\u0430\u043c\u0438\r\nPandas \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u043e\u0431 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0435, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b \u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435\u0441\u044c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0432 bool . \u042d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0438, \u0438\u043b\u0438 , \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442 . \u041d\u0435 \u044f\u0441\u043d\u043e, \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0431\u044b\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442. \u0414\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u0418\u0441\u0442\u0438\u043d\u043e\u0439, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u0430\u044f \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430? \u041b\u043e\u0436\u044c, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u041b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f? \u041d\u0435\u044f\u0441\u043d\u043e, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e Pandas \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 ValueError \u2014\r\n\r\r\n\r\nimport pandas as pd\r\n\r\nif pd.Series(&#91;False, True, False]):\r\n   print 'I am True'\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nValueError: The truth value of a Series is ambiguous. \r\nUse a.empty, a.bool() a.item(),a.any() or a.all().\r\n\u0412 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445 \u043d\u0435\u044f\u0441\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c. \u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u043d\u0430\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0430 \u043c\u044b\u0441\u043b\u044c \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u0438 None \u0438\u043b\u0438 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 .\r\n\r\n\r\nimport pandas as pd\r\n\r\nif pd.Series(&#91;False, True, False]).any():\r\n   print(\"I am any\")\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nI am any\r\n\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043e\u0434\u043d\u043e\u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u043f\u0430\u043d\u0434 \u0432 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 .bool () \u2014\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\n\r\nprint pd.Series(&#91;True]).bool()\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nTrue\r\n\u041f\u043e\u0431\u0438\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439\r\n\u041f\u043e\u0431\u0438\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a == \u0438 ! = \u0432\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0440\u044f\u0434, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435.\r\n\r\n\r\r\n\r\nimport pandas as pd\r\n\r\ns = pd.Series(range(5))\r\nprint s==4\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n0 False\r\n1 False\r\n2 False\r\n3 False\r\n4 True\r\ndtype: bool\r\n\u041e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f isin\r\n\u042d\u0442\u043e \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0440\u044f\u0434, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0432 \u0421\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.\r\n\r\n\r\n\r\nimport pandas as pd\r\n\r\ns = pd.Series(list('abc'))\r\ns = s.isin(&#91;'a', 'c', 'e'])\r\nprint s\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n0 True\r\n1 False\r\n2 True\r\ndtype: bool\r\n\u041f\u0435\u0440\u0435\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432 ix Gotcha\r\n\u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f ix \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e\u0433\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 Pandas \u2014\r\n\r\n\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\ndf = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), columns=&#91;'one', 'two', 'three',\r\n'four'],index=list('abcdef'))\r\n\r\nprint df\r\nprint df.ix&#91;&#91;'b', 'c', 'e']]\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n          one        two      three       four\r\na   -1.582025   1.335773   0.961417  -1.272084\r\nb    1.461512   0.111372  -0.072225   0.553058\r\nc   -1.240671   0.762185   1.511936  -0.630920\r\nd   -2.380648  -0.029981   0.196489   0.531714\r\ne    1.846746   0.148149   0.275398  -0.244559\r\nf   -1.842662  -0.933195   2.303949   0.677641\r\n\r\n          one        two      three       four\r\nb    1.461512   0.111372  -0.072225   0.553058\r\nc   -1.240671   0.762185   1.511936  -0.630920\r\ne    1.846746   0.148149   0.275398  -0.244559\r\n\u042d\u0442\u043e, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u044d\u043a\u0432\u0438\u0432\u0430\u043b\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u0446\u0438\u0438 \u2014\r\n\r\n\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\ndf = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), columns=&#91;'one', 'two', 'three',\r\n'four'],index=list('abcdef'))\r\n\r\nprint df\r\nprint df.reindex(&#91;'b', 'c', 'e'])\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n          one        two      three       four\r\na    1.639081   1.369838   0.261287  -1.662003\r\nb   -0.173359   0.242447  -0.494384   0.346882\r\nc   -0.106411   0.623568   0.282401  -0.916361\r\nd   -1.078791  -0.612607  -0.897289  -1.146893\r\ne    0.465215   1.552873  -1.841959   0.329404\r\nf    0.966022  -0.190077   1.324247   0.678064\r\n\r\n          one        two      three       four\r\nb   -0.173359   0.242447  -0.494384   0.346882\r\nc   -0.106411   0.623568   0.282401  -0.916361\r\ne    0.465215   1.552873  -1.841959   0.329404\r\n\u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0439\u0442\u0438 \u043a \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0443, \u0447\u0442\u043e ix \u0438 reindex \u043d\u0430 100% \u044d\u043a\u0432\u0438\u0432\u0430\u043b\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e. \u042d\u0442\u043e \u0432\u0435\u0440\u043d\u043e, \u0437\u0430 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f \u0446\u0435\u043b\u043e\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u0446\u0438\u0438. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432\u044b\u0448\u0435\u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0430 \u043a\u0430\u043a \u2014\r\n\r\n\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\ndf = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), columns=&#91;'one', 'two', 'three',\r\n'four'],index=list('abcdef'))\r\n\r\nprint df\r\nprint df.ix&#91;&#91;1, 2, 4]]\r\nprint df.reindex(&#91;1, 2, 4])\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n          one        two      three       four\r\na   -1.015695  -0.553847   1.106235  -0.784460\r\nb   -0.527398  -0.518198  -0.710546  -0.512036\r\nc   -0.842803  -1.050374   0.787146   0.205147\r\nd   -1.238016  -0.749554  -0.547470  -0.029045\r\ne   -0.056788   1.063999  -0.767220   0.212476\r\nf    1.139714   0.036159   0.201912   0.710119\r\n\r\n          one        two      three       four\r\nb   -0.527398  -0.518198  -0.710546  -0.512036\r\nc   -0.842803  -1.050374   0.787146   0.205147\r\ne   -0.056788   1.063999  -0.767220   0.212476\r\n\r\n    one  two  three  four\r\n1   NaN  NaN    NaN   NaN\r\n2   NaN  NaN    NaN   NaN\r\n4   NaN  NaN    NaN   NaN\r\n\u0412\u0430\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u0446\u0438\u044f \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u0430\u044f \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a . \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u043d\u0435\u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c \u0432 \u043f\u0430\u0442\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442, \u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0446\u0435\u043b\u044b\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438.<\/code><\/pre>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"categories":[109],"tags":[],"class_list":["post-3411","page","type-page","status-publish","hentry","category-python-pandas"],"jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3411","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3411"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3411\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3411"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3411"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3411"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}