PANDAS：两个数据帧之间的AND和OR

Question

我有两个具有 boolean 值的相同大小的数据帧。 有没有办法在两个数据帧之间执行 AND、OR 或 XOR 函数？

例如

df1:

[False, True, False]  
[True,  False, True]   

df2:

[True, False, False]      
[True, False, False]

df1 或 df2

[True, True, False]
[True, False,True ]

Answer 1

IIUC，你可以使用.tolist()然后得到你想要的，如下所示：

>>> df1 = pd.DataFrame({'col1': [False, True, False],'col2': [True,  False, True]})

>>> df2 = pd.DataFrame({'col1': [True, False, False],'col2': [True, False, False]})

>>> (df1 | df2)['col1'].tolist()
[True, True, False]

>>> (df1 | df2)['col2'].tolist()
[True, False, True]

>>> (df1 | df2)
    col1    col2
0   True    True
1   True    False
2   False   True

Answer 2

您可以使用numpy.logical_and和numpy.logical_or来完成此任务，即：

import numpy as np
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([[False,True,False],[True,False,True]])
df2 = pd.DataFrame([[True,False,False],[True,False,False]])
dfor = np.logical_or(df1,df2)
print(dfor)

输出

      0      1      2
0  True   True  False
1  True  False   True

Answer 3

df1 = pandas.DataFrame({1: [False, True, False], 2: [True,  False, True]})
df2 = pandas.DataFrame({1: [True, False, False], 2: [True, False, False]})

使用或：

resulting_dataframe_using_OR = pandas.DataFrame({1: (df1[1]|df2[1]), 2: (df1[2]|df2[2])})

使用 OR 输出：

       1      2
0   True   True
1   True  False
2  False   True

使用 AND：

resulting_dataframe_using_AND = pandas.DataFrame({1: (df1[1]&df2[1]), 2: (df1[2]&df2[2])})

使用 AND 输出：

       1      2
0  False   True
1  False  False
2  False  False