Pandas: データフレームについて--08: 論理演算

論理演算 all と any と 排他論理和

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'x': [1, 2, 3, 4, 5],
    'y': [1, 0, 0, 0, 1],
    'z': [0, 0, 0, 0, 1],
    'b': [True, False, True, True, True]})
df

	x	y	z	b
0	1	1	0	True
1	2	0	0	False
2	3	0	0	True
3	4	0	0	True
4	5	1	1	True

数値の場合，
0，0.0 は False，それ以外なら True。

bool(0.0), bool(0), bool(1), bool(123)

(False, False, True, True)

文字列の場合，空文字列 '' は False，それ以外なら True。

bool(''), bool('False'), bool('123'), bool('0.0')

(False, True, True, True)

1.　すべてが True か?

all は，すべての要素が True であるときに True。

all(axis=0, bool_only=None, skipna=True, level=None, **kwargs)

df.all() # axis=0 列ごと

x     True
y    False
z    False
b    False
dtype: bool

df.all(axis=1) # 行ごと

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

論理値 True/False だけを含む行や列を対象にするときは，bool_only=True を指定する。

df.all(bool_only=True) # axis=0 列ごと

b    False
dtype: bool

2.　どれかが True か?

any は，どれか 1 つの要素でも True であるときに True。

any(axis=0, bool_only=None, skipna=True, level=None, **kwargs)

df.any() # axis=0 列ごと

x    True
y    True
z    True
b    True
dtype: bool

df.any(axis=1) # 行ごと

0    True
1    True
2    True
3    True
4    True
dtype: bool

3.　True と False の反転

論理値の場合，False を True，True を False に反転する。

数値の場合， 0 を 1，1 を 0 に反転する。0，1 以外の数値は 2 進数表記のビットの 1 との 排他論理和したものを数値として読んだときの値¹になる。

negate = df^1
negate

	x	y	z	b
0	0	0	1	False
1	3	1	1	True
2	2	1	1	False
3	5	1	1	False
4	4	0	0	False

negate.all()

x    False
y    False
z    False
b    False
dtype: bool

negate.all(axis=1)

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

negate.any()

x    True
y    True
z    True
b    True
dtype: bool

negate.any(axis=1)

0    True
1    True
2    True
3    True
4    True
dtype: bool

4.　もっと知りたい人

help(df.all) # Help on method all in module pandas.core.generic
help(df.any) # Help on method any in module pandas.core.generic

1. 例えば，　5 は 101₍₂₎ なので，001₍₂₎ との排他論理和をとると 100₍₂₎ = 4 になる。 ↩