Question

我正在使用python shift函数来比较Series中的值是否等于previus值。基本上

import pandas as pd

a = pd.Series([2, 2, 4, 5])

a == a.shift()
Out[1]: 
0    False
1     True
2    False
3    False
dtype: bool

这是预期的。（第一个比较是假的，因为我们正在与移位系列的＆＃34; NA＆＃34;进行比较）。现在，我确实有系列，我没有任何价值，即。＆＃34;无＆＃34;，像这样

b = pd.Series([None, None, 4, 5])

这里比较两个＆＃34;无＆＃34; s给出＆＃34; False＆＃34;

b == b.shift()
Out[3]: 
0    False
1    False
2    False
3    False
dtype: bool

我愿意接受某种哲学推理，认为比较＆＃34;无＆＃34;然而，没有意义等等。

c = None
d = None
c == d
Out[4]: True

这是怎么回事？！

而且，我真正想知道的是;我怎样才能对我的＆＃34; b＆＃34; -Series进行比较，因为我希望它能够治疗＆＃34;没有＆＃34;是平等的？那就是我想要b == b.shift（）给出与== a.shift（）给出的结果相同的结果。

Answer 1

None获取NaN并且NaN具有与其不相等的属性：

[54]:
b = pd.Series([None, None, 4, 5])
b

Out[54]: 
0    NaN
1    NaN
2    4.0
3    5.0
dtype: float64

正如你在这里看到的那样：

In[55]:
b==b

Out[55]: 
0    False
1    False
2     True
3     True
dtype: bool

我不知道你怎么能让它正常工作，虽然这有效：

In[68]:
( (b == b.shift())  | ( (b != b.shift()) &  (b != b) ) )

Out[68]: 
0     True
1     True
2    False
3    False
dtype: bool

你会得到第一行的错误结果，因为当你shift向下时，你会与一个不存在的行进行比较：

In[69]:
b.shift()

Out[69]: 
0    NaN
1    NaN
2    NaN
3    4.0
dtype: float64

所以NaN正在比较布尔逻辑中的True，因为第一行是NaN，移位系列的第一行也是如此。

要解决第一行False-positive，您可以将结果结果切片以忽略第一行：

In[70]:
( (b == b.shift())  | ( (b != b.shift()) &  (b != b) ) )[1:]

Out[70]: 
1     True
2    False
3    False
dtype: bool

至于为什么它被转换，Pandas尝试将数据强制转换为兼容的numpy，因为int和None值，None选择了float。 }和NaN无法由int s

表示

要在示例中获得与a相同的结果，您应该将第一行覆盖为False，因为它始终会失败：

In[78]:
result = pd.Series( ( (b == b.shift())  | ( (b != b.shift()) &  (b != b) ) ) )
result.iloc[0] = False
result

Out[78]: 
0    False
1     True
2    False
3    False
dtype: bool

Answer 2

如果您可以定期比较相邻的条目（即，最后一个条目与第一个条目进行比较），那么使用numpy roll函数还有另一个简单的解决方案：

import numpy as np

b = [None, None, 4, 5] 
# or list(b) if b is a pandas Series

np.roll(b,1) == b

返回：

> array([False,  True, False, False])

Answer 3

如here所示，“无”与在熊猫/ numpy中不相等的nan相比较。

但是对于None，您可以使用apply轻松地完成一个不错的工作：

In[1]:
foo = pd.Series([None, 'a'])
foo==None

Out[1]:
0    False
1    False
dtype: bool 


In[2]:
foo.apply(lambda a:a==None)
Out[2]: 
0     True
1    False
dtype: bool

在Python中，比较None系列

3 个答案: