我正在寻找一个等效于df.any（）和df.all（）的方法，它们适用于不在数据帧中的序列。 我宁愿不使用|和＆运算符，因为我想以更易读的方式将结果与其他方法链接起来。
例如，我有两个长度相同的布尔值系列-s1，s2。 我希望能够执行以下操作：
pd.any（s1，s2）
这将返回与以下结果相同的结果：
s1 | s2
我还找到了一种进行“和”比较的方法：
s1.add（s2）
上面的语句返回与以下结果相同的结果：
s1和s2
在我看来，可能会有更明确的方式来执行“与”操作。
谢谢！
答案 0 :(得分：2)
使用numpy.logical_and或numpy.logical_or：
np.logical_and(s1, s2)
或者：
np.logical_or(s1, s2)
如果有多个Series，请添加reduce：
np.logical_and.reduce([s1, s2, s3])
最后一次需要新的Series使用构造函数：
pd.Series(np.logical_and(s1, s2), index=s1.index)
通知：
这些方法会忽略序列索引，因此必须对序列进行排序，然后将它们传递给两个索引都相同的方法。