处理可空布尔数据

简介

在本实验中，我们将探索由 Python 中的 Pandas 库提供的可空布尔数据类型。我们将学习如何在索引和逻辑运算中使用此功能，以及由于存在“NA”值，它与传统布尔运算有何不同。

虚拟机使用提示

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导入必要的库

首先，我们需要导入执行操作所需的库。

## 导入 pandas 和 numpy 库
import pandas as pd
import numpy as np

使用 NA 值进行索引

Pandas 允许在布尔数组中使用NA值进行索引，这些值被视为False。

## 创建一个 pandas Series
s = pd.Series([1, 2, 3])

## 创建一个包含 NA 值的布尔数组
mask = pd.array([True, False, pd.NA], dtype="boolean")

## 使用布尔数组对 Series 进行索引
s[mask] ## NA 值被视为 False

如果你想保留NA值，可以手动用fillna(True)填充它们。

## 用 True 填充 NA 值并对 Series 进行索引
s[mask.fillna(True)]

克林逻辑运算

Pandas 对逻辑运算（如 &（与）、|（或）和 ^（异或））实现了克林逻辑（三值逻辑）。这与 np.nan 在逻辑运算中的行为不同。

## 展示 np.nan 和 NA 在“或”运算中的差异
pd.Series([True, False, np.nan], dtype="object") | True ## np.nan 行为不同
pd.Series([True, False, pd.NA], dtype="boolean") | True ## NA 遵循克林逻辑

## 展示 np.nan 和 NA 在“与”运算中的差异
pd.Series([True, False, np.nan], dtype="object") & True ## np.nan 行为不同
pd.Series([True, False, pd.NA], dtype="boolean") & True ## NA 遵循克林逻辑

总结

在本实验中，我们了解了 Pandas 中的可空布尔数据类型及其在逻辑运算中处理 NA 值时的克林逻辑实现。此功能为在布尔运算中处理缺失数据提供了一种更直观的方式，并且与 np.nan 在这些运算中的行为不同。