使用 Pandas 进行按位运算时，通常会返回布尔值结果，表示每个元素是否满足特定的条件。然而，有时候我们可能需要返回数字而不是布尔值。幸运的是，Pandas 提供了一种简单的方法来实现这一点。
返回数字而不是布尔值的方法要返回数字而不是布尔值，我们可以使用 Pandas 中的按位运算符，并将结果与 0 进行比较。这将把 True 转换为 1，将 False 转换为 0。通过这种方式，我们可以得到一个包含数字的新列或数据框，以便进一步分析和处理。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用按位运算返回数字而不是布尔值：pythonimport pandas as pd# 创建一个示例数据框data = {'A': [True, False, True, False], 'B': [False, True, False, True]}df = pd.DataFrame(data)# 使用按位运算返回数字而不是布尔值df_numeric = (df['A'] & df['B']).astype(int)# 打印结果print(df_numeric)在上面的示例中，我们首先创建了一个包含布尔值的数据框。然后，我们使用按位与运算符 `&` 对两列进行按位运算。最后，我们使用 `astype(int)` 将结果转换为整数类型，并将其赋给一个新的列 `df_numeric`。最终，我们打印出了包含数字的新列。使用按位运算返回数字的优点使用按位运算返回数字而不是布尔值的方法具有一些优点。首先，它可以使数据更易于分析和处理，特别是当我们需要对结果进行聚合和计算时。其次，它可以减少内存的使用，因为整数类型通常比布尔类型占用更少的空间。此外，返回数字而不是布尔值还可以方便地与其他数值型列进行运算和比较。通过使用按位运算符和与 0 比较的方法，我们可以在 Pandas 中返回数字而不是布尔值。这种方法简单而有效，可以使数据更易于处理和分析。如果你在处理数据时需要返回数字而不是布尔值，不妨尝试这种方法，看看是否适合你的需求。希望本文对你理解 Pandas 中按位运算返回数字而不是布尔值的方法有所帮助！