检查 Pandas 系列中值的真实性

Question

在pandas中，是否可以构造一个使用自定义对象进行索引的布尔系列？

即

class Test():
    def __init__(self, num):
        self.num = num
    def __bool__(self):
        return self.num == 3

x = Test(2)
y = Test(3)

df = pd.DataFrame({'A':[x,y]})

print(bool(df['A'].iloc[1]))
print(df.where(df['A'] == True))

returns

True
      A
0   NaN
1   NaN

我想要的是

True
        A
0   False
1    True

或类似的，以便我可以使用 .first_valid_index() 来获取不同函数中的第一次出现。

有什么方法可以检查对象的“真实性”以构建新系列吗？

Answer 1

不要使用 ==。 map bool 改为

df.where(df['A'].map(bool))

                                              A
0                                           NaN
1  <__main__.Test object at 0x000002A70187E6D0>

或astype(bool)

df.where(df.astype(bool))

                                              A
0                                           NaN
1  <__main__.Test object at 0x000002A70187E6D0>

但是，如果您定义 __eq__

class Test():
    def __init__(self, num):
        self.num = num
    def __bool__(self):
        return self.num == 3
    def __eq__(self, other):
        if isinstance(other, type(self)):
            return bool(other) == bool(self)
        else:
            try:
                return type(other)(self) == other
            except:
                return False


x = Test(2)
y = Test(3)

df = pd.DataFrame({'A':[x,y]})

print(bool(df['A'].iloc[1]))
print(df.where(df['A'] == True))

True
                                              A
0                                           NaN
1  <__main__.Test object at 0x000002A701897520>

检查 Pandas 系列中值的真实性

Check Truthiness of Values in Pandas Series

python

boolean

numpy

truthiness

pandas