熊猫布尔过滤顺序

Question

我遇到了熊猫的问题。 例如，我有数据框，我想过滤它。

df = pd.DataFrame({'A': [i for i in range(5)], 
                   'B': [i ** 2 for i in range(5)]}) 

df[(df.A > 2) & (df.apply(lambda row: print('call'), axis=1))]

但是为什么会这样呢？为什么第二条语句对所有行都执行？我认为，熊猫可以使用逻辑和（运算符＆）按顺序过滤

有人可以解释我吗？如何在一个数据框中使用过滤器而无需重新分配数据框？

Answer 1

print返回None，依此类推

df[(df.A > 2) & (df.apply(lambda row: print('call'), axis=1))]

与

相同

df[(df.A > 2) & pd.Series([None]*5)] 

与

相同

df[pd.Series([None]*5)]

所有元素都被解释为False，因此您会得到空的DataFrame

Answer 2

或者您可以这样做：

df.loc[df.A > 2, "isCalled"] = 'called'

对于其他行：

df.loc[~df.A > 2, "isCalled"] = 'not called'