python - 当 Python “None or True”返回 True 时，为什么 pandas “None | True”返回 False？

Question

在纯 Python 中，None or True返回True.
但是，当我在两个包含 None 值的 Series 之间进行操作时，使用 pandas 时|，结果与我预期的不同：

>>> df.to_dict()
{'buybox': {0: None}, 'buybox_y': {0: True}}
>>> df
    buybox  buybox_y
0   None    True

>>> df['buybox'] = (df['buybox'] | df['buybox_y'])
>>> df
    buybox  buybox_y
0   False   True

预期结果：

>>> df
    buybox  buybox_y
0   True    True

我通过两次应用 OR 操作得到了我想要的结果，但我不明白为什么我应该这样做。

我不是在寻找解决方法（我通过df['buybox'] = (df['buybox'] | df['buybox_y'])连续应用两次来获得它），而是在寻找解释，因此是标题中的“为什么”。

Answer 1

Pandas|运算符不依赖于 Python or expression，并且表现不同。

如果两个操作数都是布尔值，则结果是数学定义的，Python 和 Pandas 也是如此。

但在您的案例系列中，“buybox”是类型object，“buybox_y”是bool。在这种情况下，Pandas|运算符不是可交换的：

• 右操作数被强制为布尔值
• 然后bitwise or尝试
  • None | True是无效操作，导致None
• 结果被强制为布尔值

因此，

>>> df['buybox'] | df['buybox_y']
0  False

>>> df['buybox_y'] | df['buybox']
0  True

为了获得可预测的结果，您可以清理数据，并astype在尝试布尔运算之前使用 Pandas 转换为布尔类型。

Answer 2

对于布尔对象（即Py_True和Py_False），代码将进入快速处理分支；对于其他对象，PyObject_IsTrue() 将用于计算 int 类型的值。

在计算过程中，PyObject_IsTrue()函数会依次获取nb_bool、mp_length、sq_length的值，应该对应bool ()和len ()这两个魔术方法的返回值。